google.com, pub-9850333530125189, DIRECT, f08c47fec0942fa0 딥 러닝 대 AI의 차이점
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딥 러닝 대 AI의 차이점

by ╰(*°▽°*)╯(¬_¬ ) 2022. 2. 1.
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딥 러닝 대 AI의 차이점은 무엇인가요

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝은 머신 러닝의 일부이며, 그 자체가 복잡한 구조를 가진 여러 처리 계층을 사용하여 데이터의 높은 수준의 추상화를 모델링하려고 시도하는 인공 지능(AI)의 일부입니다. 딥 러닝은 지난 몇 년 동안 크게 성장하여 딥 러닝을 위한 믿을 수 없을 정도로 강력한 도구가 되었습니다.

예를 들어 딥 러닝을 사용하여 이미지의 객체를 분류할 수 있습니다. 입력 이미지는 일부 처리 레이어(각각 사진의 특정 기능 또는 측면을 살펴봄)를 통해 입력된 다음 결합되어 사진의 개체가 비행기, 오토바이, 보트 등으로 분류될 수 있는지 결정합니다. 각 레이어 이미지의 하위 섹션에서 작동하고 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 이미지의 더 높은 수준의 특징(예: 두 객체 간에 유사하게 나타나는 가장자리 또는 텍스처)을 추출할 수 있습니다. 딥 레이어는 딥 러닝에서 높은 수준의 추상화를 모델링하기 때문에 데이터에서 패턴을 찾는 데 특히 좋습니다.

딥 러닝 훈련 알고리즘 중 하나는 생물학에서 크게 영감을 받은 DNN(Deep Neural Networks)입니다. DNN은 서로 다른 계층 사이에 뉴런과 같은 연결이 많이 있으며, 많은 우수한 결과에서 심층 신경망이 딥 러닝 없이는 달성하기 매우 어려운 기계 번역 또는 음성 인식과 같은 작업을 수행할 수 있음을 보여줍니다. 게다가 이 모든 것은 언어에 대한 사전 지식이나 음성을 텍스트로 번역하는 방법에 대한 정보를 제공할 필요 없이 계산적으로 수행됩니다.

딥 러닝은 에이전트가 환경에서 행동하는 방법을 배워야 하는 강화 학습 문제에 적용될 때 가능성을 보여주었습니다. 예를 들어 딥 러닝은 컴퓨터 게임을 하거나 로봇을 제어하는 ​​에이전트를 훈련할 수 있습니다.

언어 번역은 딥 러닝이 약속한 또 다른 영역입니다. 딥 러닝 방법은 Google, Facebook 및 Microsoft와 같은 회사에서 제품에 딥 러닝을 구현하면서 점점 더 대중화되고 있습니다.

또 다른 필수 딥 러닝 응용 프로그램은 컴퓨터 비전으로, 이는 기계의 능력을 사용하여 실제 세계에서 물체를 보고 인식하는 모든 기술을 의미합니다. 이는 의료 진단, 로봇, 보안 감시, 자율 주행 자동차 등 많은 산업 분야에서 딥 러닝이 적용되고 있음을 의미합니다.

딥 러닝과 AI의 차이점

딥 러닝은 AI의 하위 영역이지만 딥 러닝은 여러 가지 중요한 면에서 기존 AI(전문가 시스템)와 다릅니다. 딥 러닝은 데이터에 대한 규칙 기반 프로그래머의 지식이나 사양을 사용하지 않으며 딥 러닝에는 인간 영역 지식이 필요하지 않습니다. 딥 러닝에서는 알고리즘이 데이터에서 학습하는 방법과 특정 입력에 대한 답변으로 출력할 내용에 대한 확실성이 없습니다.

딥러닝의 각 은닉층에 있는 뉴런 사이에는 방대한 시냅스가 있습니다. 또한 심층 신경망에는 심층 연결이라고 하는 뉴런 간에 많은 연결이 있습니다. 이것은 충분한 레이어와 적절한 훈련 데이터가 주어지면 심층 신경망을 원하는 복잡한 기능을 캡처할 수 있는 강력한 모델로 만듭니다!

딥 러닝은 어떻게 작동합니까?

딥 러닝 알고리즘은 일반적으로 임의의 초기 구성으로 시작한 다음 원하는 것과 가까운 출력을 생성하는 가중치에 도달할 때까지 네트워크 가중치를 반복적으로 수정합니다. 딥 러닝 알고리즘은 딥 뉴럴 네트워크를 사용합니다. 즉, 딥 레이어(종종 최대 4-5개의 은닉 레이어)와 각 레이어에 다양한 뉴런을 사용합니다. 우리는 또한 깊은 계층의 뉴런 사이에 많은 연결이 존재하기 때문에 깊은 연결을 사용합니다. 이것은 인간 프로그래머가 전문 영역 지식을 규칙 기반 프로그램으로 코딩하는 고전적인 AI 알고리즘과 반대입니다.

딥 러닝은 사용자 입력 데이터를 기반으로 네트워크를 훈련하여 일부 작업을 수행하거나 일부 목표를 달성하는 방법을 학습합니다. 딥 러닝은 레이블이 지정되거나 감독된 데이터의 큰 집합으로 모델을 훈련합니다. 이러한 심층 신경망은 계층 간에 뉴런과 같은 연결이 많이 있으며 심층 학습 방법은 심층 연결을 통해 복잡한 기능을 모델링하는 방법을 학습할 수 있습니다.

딥 러닝은 많은 수의 은닉 레이어와 레이어당 뉴런이 있는 심층 신경망을 사용합니다. 출력이 알려진 대규모 데이터 세트에 대한 심층 모델을 학습하여 학습합니다. 딥 러닝에서는 역전파를 사용하여 이러한 딥 네트워크를 훈련하여 일부 문제를 해결하기에 충분히 입력 데이터를 표현하는 방법을 학습합니다.

딥 러닝에서는 정규 분포에서 무작위로 가중치를 초기화하고 해당 가중치에 대한 활성화 함수를 계산하여 초기 출력 값을 얻은 다음 원하는 때까지 현재 반복에서 오류에 기여한 정도에 따라 모든 가중치를 한 방향으로 약간 반복적으로 조정합니다. 정확도가 달성됩니다.

딥 러닝의 이점

1. 딥 러닝은 데이터에서 복잡한 기능을 학습할 수 있습니다.

딥 러닝 알고리즘은 데이터의 패턴을 관찰하고 모델링하여 복잡한 기능을 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 딥 러닝 알고리즘은 원하는 출력이 달성될 때까지 네트워크의 가중치를 조정합니다.

2. 딥 러닝은 인간의 영역 지식이 필요하지 않습니다.

딥 러닝 알고리즘은 데이터에 대한 사람의 입력이나 사양 없이 복잡한 기능을 학습할 수 있습니다. 이것은 딥 러닝을 복잡한 문제를 처리하기 위한 매우 강력한 도구로 만듭니다.

3. 딥러닝은 훈련 데이터에서 새로운 데이터로 일반화할 수 있습니다.

딥 러닝 알고리즘은 훈련 데이터에서 배운 것을 새로운 데이터 세트에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 딥 러닝 알고리즘을 보다 강력하고 다양하게 사용할 수 있습니다.

4. 딥 러닝은 확장 가능하며 대규모 데이터 세트에 적용할 수 있습니다.

심층 신경망은 추상 표현을 계산할 수 있으며, 이는 방대한 데이터 세트로 빠르게 확장됩니다. 또한 레이어 간의 깊은 연결을 통해 딥 러닝 알고리즘이 기존 머신 러닝 기술보다 더 큰 데이터 세트로 작업할 수 있습니다. 이것은 실제로 딥 러닝이 다양한 문제에 대한 강력한 접근 방식이 되도록 합니다.

5. 딥 러닝은 효율적이며 컴퓨터 또는 모바일 장치에서 구현할 수 있습니다.

딥 러닝 알고리즘은 일반적으로 설계되므로 일반적으로 최소화해야 하는 손실 함수의 기울기를 사용하여 최적화 프로세스를 수행하는 기존 머신 러닝 접근 방식보다 훈련 시간이 덜 필요합니다. 대조적으로, 딥 러닝은 고정 수렴 속도로 확률적/무작위 업데이트를 통해 최적화합니다. 이를 통해 컴퓨터 또는 모바일 장치에서 딥 러닝 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

딥 러닝의 어려움 :

1. 심층 신경망을 훈련하기 어렵다

딥 러닝의 위험 중 하나는 딥 뉴럴 네트워크를 훈련하기 어렵다는 것입니다. 이는 심층 신경망이 매우 복잡하고 원하는 결과를 생성할 웹에 적합한 가중치 집합을 찾는 것이 어려울 수 있기 때문입니다.

2. 일부 심층 신경망 아키텍처는 다른 아키텍처보다 확장성이 떨어질 수 있습니다.

일부 심층 신경망 아키텍처는 다른 아키텍처보다 확장성이 떨어질 수 있습니다. 예를 들어, 많은 레이어가 있는 심층 신경망은 훈련하기 어렵고 모바일 장치에서 구현하기가 번거로울 수 있습니다. 또한 분기 연결이 있는 심층 신경망은 딥 러닝 알고리즘이 훈련에서 새로운 데이터로 일반화하거나 보다 강력한 하드웨어 리소스에서 효율적으로 확장하는 것을 어렵게 만들 수도 있습니다.

3. 심층 신경망은 훈련 데이터에서 새로운 데이터로 잘 일반화되지 않을 수 있습니다.

딥 러닝의 또 다른 위험은 심층 신경망이 훈련에서 새로운 데이터로 잘 일반화되지 않을 수 있다는 것입니다. 딥러닝 알고리즘은 종종 많은 양의 훈련 데이터를 필요로 하기 때문에 딥러닝 알고리즘을 실제로 적용할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 딥 러닝 알고리즘이 다른 접근 방식에 비해 테스트 세트에서 제대로 수행되지 않는다면 실제 데이터에서 더 나은 성능을 보일 것이라고 믿을 이유가 없습니다.

4. 심층 신경망은 사용 가능한 하드웨어 리소스를 최대한 활용하지 못할 수 있습니다.

심층 신경망은 사용 가능한 하드웨어 리소스를 최대한 활용하지 못할 수 있습니다. 많은 딥 러닝 알고리즘은 딥 러닝 알고리즘이 많은 하드웨어 리소스(예: 메모리 대역폭 또는 전체 연결)를 효율적으로 활용하기 어렵게 만드는 방식으로 구축됩니다. 이는 이러한 딥 러닝 알고리즘이 처음에 행/열 주요 저장 형식을 사용하는 효율적인 행렬 연산에 도움이 되는 저 차원 데이터에서 실행되도록 설계되었기 때문입니다.

딥 러닝이 일반적으로 로봇 공학 및 AI의 미래에 중요한 이유

딥 러닝 알고리즘은 기존 머신 러닝 기술보다 내구성이 뛰어나고 다재다능하기 때문에 딥 러닝은 의심할 여지 없이 로봇 공학과 인공 지능의 미래를 형성할 것입니다. 또한 딥 러닝 알고리즘은 추상 표현을 처리할 수 있으므로 기존의 기계 학습 방법보다 확장 가능하고 에너지 효율적입니다. 또한 딥 러닝 모델은 데스크톱 또는 모바일 장치에서 구현되어 보다 광범위한 사람들이 액세스 할 수 있습니다.

딥 러닝 대 AI차이점에서 딥 러닝은 이미 로봇과 AI의 핵심 기술로 사용되었습니다. 예를 들어, 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 비전이나 LiDAR와 같은 최신 로봇 센서의 기본 인식 기능을 학습할 수 있습니다. 심층 신경망 아키텍처는 자율 주행 자동차와 같은 복잡한 작업을 위해 로봇을 훈련할 수 있는 심층 강화 학습 알고리즘 및 심층 모방 알고리즘을 설계하기 위한 프레임워크도 제공합니다. 딥 러닝은 인공 지능 개발에 매우 ​​중요합니다. 왜냐하면 예측이 얼마나 잘못되었는지에 대한 명확한 오류 신호가 없는 경우에도 심층 신경망이 잘 수행될 수 있기 때문입니다. 따라서 딥 러닝은 평가 세트에 액세스 할 수 없는 AI 알고리즘에 적합합니다. 이런 식으로, 심층 신경망은 레이블이 지정된 데이터 없이 광범위한 설정에서 사용할 수 있기 때문에 다른 기계 학습 알고리즘보다 유연합니다. 딥 러닝에서 심층 신경망은 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 자연어 처리와 같은 AI의 여러 측면에 혁명을 일으킨 매우 유연하고 정확하며 강력한 모델입니다. 딥 러닝은 시각적 탐색 및 로봇 조작과 같은 어려운 로봇 문제를 해결하는 데도 사용되었습니다.

결론 - 딥 러닝 대 AI 차이점

딥 러닝은 로봇 공학, AI 및 기타 딥 러닝 혁신 분야에서 더 많은 응용 프로그램으로 이어질 중요한 기술입니다. 심층 신경망은 훈련 데이터에서 새로운 데이터로 잘 일반화할 수 있는 강력한 모델이므로 심층 신경망은 로봇이 사용하는 심층 강화 학습 및 모방 알고리즘에 적합합니다. 심층 신경망의 유연성 덕분에 사전 처리나 기타 기존 기계 학습 방법 없이 원시 지각 기능을 위한 원시 감각 입력에 대해 심층 CNN(컨볼루션 신경망)을 훈련할 수 있어 다음과 같은 대규모 로봇 작업이 가능합니다. 

많은 연구자들은 이미 딥 러닝을 사용하여 로봇이 게임을 하거나 반향 측위를 수행하는 것과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 심층 강화 학습 기술을 설계했습니다. 또한 연구원들은 심층 신경망이 보상 신호를 받지 않고 원하는 행동을 모방하는 방법을 학습하는 심층 모방 학습을 탐구하기 위해 딥 러닝을 사용하고 있습니다. 그 결과 딥 러닝은 로봇이 기존 머신 러닝 방법보다 복잡한 작업을 더 빠르게 학습할 수 있도록 하는 심층 강화 학습 알고리즘 및 심층 모방 알고리즘을 설계하는 데 필수적인 방법이 되었습니다.

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