딥 러닝 활용 사례, 응용 프로그램, 예시 딥 러닝은 인공 신경망(ANN) 애플리케이션을 기반으로 하는 기계 학습 기술입니다.
딥 러닝은 대규모 훈련 데이터 세트에 대해 훈련된 후 잘 수행되는 복잡한 블랙박스 모델을 구축하는 데 유용합니다. 따라서 딥 러닝 모델은 정확한 예측이 가치를 창출하는 풍부한 데이터가 있는 영역에서 유용합니다. 예를 들어, 이미지, 음성 및 오디오 인식, 시각 예술 처리, 자연어 처리, 의약품 개발, 생물 정보학, 자금 세탁 감지, 독특한 고객 경험 제공 등과 같은 다양한 영역에서 사용됩니다.
산업별, 기능별 딥러닝 기능과 그 활용도를 확인하세요.
딥 러닝으로 구현되는 기능 및 기술은 무엇입니까?
딥 러닝 모델은 구조화된 데이터, 이미지, 텍스트 또는 사운드를 식별, 분류 및 분석할 수 있습니다.
컴퓨터 시각 인식
컴퓨터 비전은 시각적 환경과 그 맥락을 이해하는 것을 포함합니다. 컴퓨터 비전 모델을 형성하는 데에는 세 단계가 있습니다.
데이터 세트에서 이미지 획득
딥러닝 알고리즘으로 이미지를 자동으로 처리
이미지와 클래스를 식별합니다.
컴퓨터 비전의 유형에는 이미지 분류 및 분할, 물체 감지 및 추적이 포함됩니다. 컴퓨터 비전 에 대한 연구를 자유롭게 탐색하십시오.
이미지 분류 및 분할
딥 러닝 모델은 이미지를 다른 이미지와 구별하고 미리 정의되고 레이블이 지정된 범주를 사용하여 이미지를 분류할 수 있습니다. CNN(Convolutional Neural Networks)은 딥 러닝 네트워크이며 대부분 이 영역에서 사용됩니다. 이미지 분석을 쉽게 하기 위해 이미지 분할 모델이 사용됩니다. 오늘날 이미지 분류 및 세분화 알고리즘은 일상 활동에서 미래 기술에 이르기까지 다양한 영역에서 사용됩니다.
의료 영상을 보다 정확하게 분석
자율주행차를 개발하다
생체 인식 프로세스를 위한 지문, 홍채 및 얼굴 매칭 수행 작품에 대한 세부 사항을 찾아보십시오
더 스마트한 홈 보안 시스템 보유
물체 감지 및 추적
이미지에는 다양한 객체가 포함되며 이러한 객체의 위치 파악 및 분류를 위해 객체 감지 알고리즘이 적용됩니다. 객체 감지 모델은 객체 주위에 경계 상자를 만들고 경계 상자 내의 객체를 결정합니다. 물체를 감지한 후 물체 추적을 구현할 수 있습니다. 개체가 경계 상자에서 이동할 때 개체 추적 모델은 이 개체를 다음 이미지로 추적하고 경계 상자를 업데이트합니다. 이 모델은 다음 용도로 사용됩니다.
이미지에서 얼굴 인식
사진/이미지에서 특정 개인 식별
자연어 처리(NLP)
자연어 처리 알고리즘은 텍스트 또는 구두 형식의 자연어 데이터를 해석하고 분석합니다. 그것은 인간의 언어, 말을 생성하거나 음성의 차이를 기반으로 화자를 식별하는 것을 가능하게 합니다.
NLP 딥 러닝 애플리케이션에는 음성 인식, 텍스트 분류, 감정 분석, 텍스트 단순화 및 요약, 쓰기 스타일 인식, 기계 번역, 품사 태깅 및 텍스트 음성 변환 작업이 포함됩니다. 이 기술은 우리에게 도움이 됩니다.
가상 음성/스마트 비서
이메일 필터
자동 수정 및 자동 완성 텍스트 검사
챗봇과 소통
실시간으로 언어 번역
자동화된 예측
딥 러닝 소프트웨어 가이드에서 언급했듯이 딥 러닝 모델은 다른 기계 학습 접근 방식에 비해 더 우수하고 빠르고 저렴하며 가치 있는 예측을 제공할 수 있습니다. 이것은 대량의 고품질 훈련 데이터를 사용할 수 있는 경우에 특히 그렇습니다. 심층 인공 신경망(즉, 심층 학습)을 기반으로 하는 예측 모델은 방대한 양의 데이터로 작업하고 비선형 관계를 실현하며 복잡한 패턴을 파악할 수 있습니다.
다양한 산업 및 부문의 딥 러닝 활용 사례는 무엇입니까?
농업
온도, 습도 등을 고려한 센서 및 위성의 데이터를 사용하여 생산량을 최적화합니다.
항공우주 및 방위
위성을 통해 획득한 이미지에서 물체 식별
감시 카메라를 사용하여 의심스러운 이벤트 감지 또는 정보 수집
자동차
차량을 비롯한 자율 사물을 개발합니다. 교통 표지 및 신호, 기타 차량, 보행자 등을 감지하는 것을 포함하여 이러한 장치에 사용되는 수많은 딥 러닝 모델이 있습니다.
금융 서비스
거래: 미래 주식 시장 가격 추정
사기 탐지 : 더 높은 정확도와 더 적은 오탐으로 사기 행위 탐지 여러 출처의 정보를 분석하고 대출 신청에 더 빠르게 응답하여 고객의 신용도 평가 개인화: 각 고객에 대한 차선책 식별
보건 의료
의료 영상 솔루션 을 활용한 질병 진단(예: 방사선 영상에서 잠재적인 암 병변 인식) 맞춤 진료
의료 시스템에서 가장 위험한 환자 결정
보험
보고서 또는 이미지에서 클레임 및 손상 분석 자동화 주택 보험을 위한 이미지 기반 위험 예측
가격 위험
조작
딥 러닝 활용에서 자동차 또는 기타 산업 회사(예: 석유 및 가스)와 같은 개별 제조를 포함한 제조 회사는 딥 러닝 알고리즘에 의존합니다.
제조에 대한 빅데이터 처리를 위한 고급 분석 도구 제공 센서 데이터를 사용하여 생산 라인 문제(예: 품질 보증 또는 안전)에 대한 자동 경고를 생성하여 관련 팀에 적시에 알림 이미지 및 기타 센서 데이터를 분석하여 예측 유지보수 시스템 지원 센서 및 컴퓨터 비전 기술로 산업용 로봇 강화
중장비 주변의 작업 환경을 자동으로 모니터링하여 사람과 품목이 안전한 거리에 있는지 확인
제약 및 의료 제품
약물 발견: 약물 효과 예측, 약물 사용 모니터링 및 부작용 식별 유전적, 환경적 또는 생활 습관적 요인에 기반한 치료법을 포함하는 정밀 의료 활성화(맞춤형 의료라고도 함)
공공 부문
인구 건강 위험에 대한 예측
보안 검색을 위한 얼굴 인식
소매 및 전자 상거래
'저스트 워크 아웃' 매장, 계산대 없는 쇼핑 등 새로운 쇼핑 경험을 제공합니다. 자세한 내용 은 계산대 없는 매장에 대한 기사를 읽어보세요.
딥 러닝으로 구동되는 다른 쇼핑 경험에는 음성 지원 쇼핑 및 매장 내 로봇이 있습니다.
딥 러닝 활용에서 이미지 검색: 제품 이미지를 스캔하여 매장에서 제품을 찾거나 유사한 대안을 제안합니다.
구매 습관 분석 및 미래 트렌드 예측에 따른 보다 정확한 제품 수요 예측 효과적인 재고관리를 통해 품절 및 공급과잉 방지 매장 또는 온라인에서 검색/구매 내역을 기반으로 개인화된 쇼핑 경험 제공 패셔니스타를 위한 스타일 매치와 같은 개인화된 추천 및 알림을 공식화합니다.
다른 부서 또는 기능의 딥 러닝 사용 사례는 무엇입니까?
해석학
대부분의 딥 러닝 애플리케이션은 분석 솔루션을 강화합니다. 따라서 분석 부서는 많은 경우에 딥 러닝에 의존합니다.
고객 성공
즉각적이고 개인화된 고객 서비스를 제공하는 챗봇 고객의 반응, 리뷰 및 소셜 미디어 활동을 모니터링하여 브랜드에 대한 고객의 의견 파악 이탈 방지: 고객 피드백 양식/텍스트의 데이터를 검사하고 잠재적 이탈자를 식별하고 시간을 잃지 않고 고객과 통신합니다.
사이버 보안
침입 탐지/방지 시스템(IDS/IPS): 사용자 활동 및 네트워크 트래픽을 조사하여 악의적인 활동을 방지하고 잘못된 경고를 줄입니다.
운영
딥 러닝 모델을 사용하여 문서에서 자동으로 데이터 추출 영업 및 마케팅
브라우징 데이터에 따라 개인화된 광고 생성
솔루션을 구매할 가능성이 가장 높은 잠재 고객 식별 브랜드 보호를 위한 소셜 미디어의 로고 및 위조품 감지
공급망
딥 러닝 활용에서 비용 및 배송 시간을 줄이기 위해 라우팅 최적화 센서 데이터를 기반으로 운전자 또는 차량 성능 개선 제안 식별
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