챗GPT의 주요 배경기술 Ⅳ : 딥러닝 ( 정의, 작동원리, 주요기술, 결론)

 

딥러닝과 머신러닝 비교

 

 

 

딥 러닝(Deep Learning)의 정의

딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합이며 ChatGPT를 비롯한 많은 AI 혁신의 

기반이 되는 기본 기술입니다.  여기에는 여러 계층으로 인공 신경망을

훈련하여 모델이 데이터에서 복잡한 패턴과 표현을 자동으로 학습하고

추출할 수 있도록 합니다.

딥 러닝에서 "딥"이라는 용어는 신경망의 깊이를 의미하며 입력 레이어와

출력 레이어 사이에 여러 숨겨진 레이어가 있습니다.

이 깊이를 통해 딥 러닝 모델은 계층 및 추상 기능을 학습할 수 있으므로

이미지, 텍스트 및 오디오와 같은 고차원 및 비정형 데이터를 처리하는 데

특히 효과적입니다.  딥 러닝은 특히 방대한 양의 데이터와 복잡한 관계가

관련된 작업에서 기존의 머신 러닝접근 방식을 능가하는 능력으로 인해

상당한 인기를 얻었습니다.
딥 러닝 모델의 교육에는 종종 상당한 계산 리소스가 필요하며 GPU(그래픽

처리 장치) 및 TPU(텐서 처리장치)와 같은 특수 가속기와 같은 하드웨어의

발전은 교육 프로세스를 가속화하고딥 러닝을 보다 실현 가능하게 만드는

데  중추적인 역할을 했습니다.

 

전통적인 머신러닝, 딥러닝의 차이 : 사람의 개입 여부 👨‍💻

 

머신러닝과 딥러닝 모두 데이터를 분류하는 데 사용하는 기술이지만 두

기술의 가장 큰 차이점은 바로 사람의 개입 여부입니다.

머신러닝은 주어진 데이터를 인간이 먼저 처리합니다. 사람이 먼저 컴퓨터

에 특정 패턴을 추출하는 방법을 지시하고, 그 이후 컴퓨터가 스스로 데이터

의 특징을 분석하고 축적합니다.

이렇게 축적된 데이터를 바탕으로 문제를 해결하도록 하는 거죠. 예를 들어

사람이 먼저 개와 고양이의 사진을 보고 개와 고양이의 특징을 추출한

후 많은 예시를 통해 컴퓨터를 학습시키고 식별하게 만듭니다.

반면에 딥러닝은 머신러닝에서 사람이 하던 패턴 추출 작업이 생략됩니다.

컴퓨터가 스스로 데이터를 기반으로 학습할 수 있도록 정해진 신경망을

컴퓨터에게 주고, 어린아이가 학습하는 것처럼 경험중심으로 학습을 수행

합니다.

즉, 인간이 개, 고양이의 특성을 추려 사전에 정의된 알고리즘과 규칙을

적용하는 머신러닝과 달리, 딥러닝에서는 심층 신경망을 통해 스스로 개,

고양이의 특성을 훈련하여 개와 고양이를 분류할 수 있습니다.

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딥 러닝의 작동 원리:

 

 

 

딥 러닝의 작동 원리는 인간 두뇌의 신경망에서 영감을 받았습니다.

딥 러닝 모델은 레이어로 구성된 상호 연결된 인공 뉴런으로 구성

됩니다.

첫 번째 레이어는 이미지나 텍스트와 같은 원시 데이터를 받는 입력

레이어입니다.

숨겨진 레이어라고 하는 후속 레이어는 입력 데이터에 대해 수학적

연산을 수행하여 점진적으로 기능을 추출하고 변환합니다.
레이어에 있는 뉴런 간의 각 연결에는 연결된 가중치가 있고 각 뉴런

에는 연결된 편향이 있습니다.

교육 중에 모델은 역전파라고 하는 반복 프로세스를 통해 이러한 가중

치와 편향에 대한 최적의 값을 학습합니다.역전파는 모델의 예측을 실제

대상값과 비교하고 그에 따라 가중치와 편향을 조정하여 예측 오류를

최소화하는 것입니다.

이 최적화 프로세스는 일반적으로 Stochastic Gradient Descent(SGD)

또는 그 변형과 같은 최적화  알고리즘을 사용하여 달성됩니다.
딥 러닝 모델은 활성화 함수를 사용하여 계산에 비선형성을 도입하여

데이터의 복잡하고 비선형적인 관계를 학습할 수 있도록 합니다.

일반적인 활성화 함수로는 ReLU(Rectified Linear Unit), Sigmoid 및

Tanh가 있습니다. 
딥 러닝의 핵심 아이디어는 충분한 수의 레이어와 뉴런을 사용하여

이러한 모델이 원시 데이터에서 계층적 표현을 자동으로 학습할 수

있다는 것입니다.

각 계층은 이전 계층에서 학습한 기능을 기반으로 더 추상적인

기능을 학습할 수 있습니다.

이 계층적 특징 학습을 통해 딥 러닝 모델은 복잡한 패턴을 처리하고

이전에 본 적이 없는 데이터를 효과적으로 예측할 수 있습니다.

 

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딥 러닝의 주요 기술:

딥 러닝을 지원하는 주요 기술은 인공 신경망의 아키텍처입니다.

딥 러닝 모델은 다양한 아키텍처를 가질 수 있지만 가장 인기 있는

아키텍처는 다음과 같습니다.


◆ 첫번째는 피드포워드 신경망 입니다.

 

    다층 퍼셉트론(MLP)이라고도 하는 이 네트워크는 여러 계층의

   뉴런으로  성되며 이미지 분류,  자연어 처리 및 회귀 작업과 같은

   작업에 사용 됩니다.

◆ 두번째는 CNN(Convolutional Neural Networks)입니다.

     CNN은 이미지 및 비와 같은 그리드와 같은 데이터를 처리하도록

    특별히 설계되었습니다.    컨볼루션 레이어를 사용하여 공간 패턴과

    계층적 표현을 자동으로 학습하므로 객체 감지 및  이미지 분할과

    같은 컴퓨터 비전 작업에서 매우 효과적입니다.

◆ 세번째는 순환 신경망(RNN)입니다.

    RNN은 텍스트 및 시계열 데이터와 같은 순차적 데이터를 처리하도록

   설계되었습니다. 피드백 연결이 있어 내부 메모리를 유지할 수 있으

   므로 기계 번역, 감정 분석 및 음성인식과  같은 작업에 적합합니다.

◆ 네번째는 트랜스포머입니다.

    트랜스포머는 자연어 처리 작업에 혁명을 일으킨 일종의 딥 러닝 아키

   텍처입니다. 그들은 주의 메커니즘을 사용하여 문장에서 다른 단어의

   중요성을 평가하여 일관성  있고 문맥적으로 관련된 텍스트를 생성

  할 수 있습니다.

 

 딥 러닝 모델은 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트를 사용하여 학습

됩니다.

강력한 하드웨어와 함께  방대한 데이터 세트의 가용성은 딥 러닝

기술의 성공을 이끄는 데 매우 중요했습니다.

또한 전이 학습기술을 통해 사전 훈련된 모델을 더 작은 데이터 세트로

특정 작업에서 미세 조정할 수 있어 다양한 애플리케이션에서 딥 러닝에

더 쉽게 접근 할 수 있습니다

 

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결   론:

딥 러닝은 인공 지능 분야의 게임 체인저였으며 여러 영역에서 AI 발전을 

촉진했습니다. 

데이터에서 계층적 표현을 자동으로 학습하고 복잡한 패턴을 처리하는 

기능은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등에서 획기적인 발전을 가져

왔습니다.
OpenAI가 개발한 ChatGPT는 놀라운 딥 러닝 애플리케이션 중 하나입니다.

GPT(Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처를 기반으로 하는

ChatGPT는 여러 계층의 주의 메커니즘이 있는 심층 신경망을 사용

하여 사람과 같은 텍스트 응답을 이해하고 생성합니다. 사용자와

의미있고 상황에 맞는 대화에 참여할 수 있으므로 가상 비서, 고객

지원 및 자연어 이해 및 생성이 필요한 기타 다양한 애플리케이션을

위한 강력한 도구가  됩니다.

딥 러닝의 성공은 대규모 데이터 세트에 대한 액세스, 컴퓨팅 성능 및 하드

웨어 기술의 발전에 크게 의존합니다.

더 많은 연구 개발 노력이 딥 러닝에 전념함에 따라 우리는 AI와 인간-컴퓨터

상호 작용의 미래를 계속 형성할 훨씬 더 흥미로운 응용 프로그램과 혁신을

기대할 수 있습니다.