Scalenut, G2 Fall Leader 2022 - 콘텐츠 제작 부문 선정

우리는 놀라운 기술 발전의 시대에 살고 있습니다. 날이 갈수록 인류는 체크리스트의 또 다른 상자를 체크합니다. 영겁 동안 상상할 수 없었던 것입니다. 이 탐구의 선구자는 인공 지능의 새벽입니다.

시간이 지남에 따라 인간은 AI를 진화하고 완성하는 데 막대한 양의 리소스를 투자했습니다. 목표는 여러 산업 및 애플리케이션에 최적의 효율성을 제공하는 혁신입니다.

이 기사에서는 AI 딥 러닝의 하위 집합 중 하나를 살펴봅니다. 딥 러닝이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 딥 러닝의 실제 사례를 해독해 봅시다.

• 딥 러닝은 인공 지능의 한 형태인 기계 학습의 하위 분기입니다. 그것의 혁신은 기계 학습의 한계를 극복하는 데 도움이 되었으며 AI를 더 광범위한 사용 사례에 적용할 수 있게 했습니다. 맨 위에서 시작하여 먼저 인공 지능을 이해합시다.

인공 지능 또는 AI 란 무엇입니까?

인공 지능은 인간의 결정이 수학적 계산이라는 생각을 기반으로 합니다. 이것은 알고리즘으로 기계를 훈련시키고 인간과 동일한 결론을 얻을 수 있음을 의미합니다.

AI의 진화

인간과 같은 사고를 할 수 있는 휴머노이드 또는 기계의 개념은 수세기 동안 존재해 왔습니다. 그것은 신화, 전설, 허구의 창조물에 계속해서 등장했습니다. 그리스 신화의 탈로스에서 유대 민속의 골렘에 이르기까지 인간은 태곳적부터 AI에 흥미를 느꼈습니다.

학문 분야로서의 AI는 1956년에 설립되었습니다. 다양한 분야의 과학자들이 인공 두뇌를 만들기 위한 탐구였습니다.

수년에 걸쳐 AI는 회의론자일 뿐만 아니라 치어리더가 되었습니다. 아이디어에 전념하는 사람들의 지속적인 노력은 점차 AI의 유용성에 대한 합의로 이어졌습니다.\

첫 번째 기념비적인 업적은 Deep Blue입니다. IBM이 생산한 최초의 컴퓨터 체스 게임 시스템이었습니다. 1997년 5월 11일, Deep Blue는 현 세계 챔피언인 Garry Kasparov를 이겼습니다. 초당 200,000,000개의 이동을 처리하는 능력을 통해 그렇게 했습니다.

21세기의 AI

21세기는 진화된 컴퓨터 시스템, 빅 데이터에 대한 액세스, AI에 대한 낙관론을 갖추고 있습니다. 이로 인해 산업 전반에 걸쳐 다양한 AI 도구가 대량으로 수용되고 적용되었습니다.

AI 매니아는 시장을 장악하고 생태, 경제, 심지어 소비재 분야까지 자리를 잡았습니다. 이후 연구개발을 통해 급속한 발전을 거듭하고 있습니다.

AI 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 및 기술에 대한 글로벌 시장은 2021년 583억 달러에서 2026년까지 3096억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 텍스트 분석, 이미지 및 비디오 처리, 심지어 음성 인식에서도 상당한 발전이 있었습니다.

AI 기반 도구는 오늘날 우리의 일상 생활에 진출했습니다. 일부는 AI로 인식하지만 일부는 더 은폐되어 있습니다. 뱅킹 소프트웨어, 데이터 마이닝, 심지어 Google의 검색 엔진까지 AI의 주목할만한 성과 중 하나입니다. 그러나 그것들은 종종 진화하는 컴퓨터 과학의 산물일 뿐입니다.

기계 학습 또는 ML이란 무엇입니까?

기계 학습은 인공 지능의 한 유형입니다. 기계 학습의 알고리즘은 패턴을 감지하기 위해 많은 양의 데이터를 분석합니다. 이 분석을 통해 알고리즘은 과거 행동을 기반으로 결과를 예측할 수 있습니다.

기계 학습의 진화

수년 동안 기계 학습은 AI 교육 프로그램의 일부였습니다. 그러나 1970년대 말에 AI는 지식 기반 접근 방식에 집중하고 알고리즘을 포기했습니다. 이것은 두 분야 사이에 단절을 일으켰습니다.

해당 분야의 기술자와 연구자들은 별도의 분야로 재편되었다. 이제 초점은 일상적인 실제 문제를 해결하는 데 있었습니다.

21세기의 기계 학습

인터넷의 등장으로 데이터에 대한 보다 직접적인 접근이 가능해졌습니다. 1990년대에 ML은 더 많은 청중에게 그 유용성을 입증하고 번창할 수 있었습니다.

그 이후로 기계 학습의 응용 프로그램은 일반적인 산업 문제에 대한 솔루션을 제공했습니다. 판매 데이터 분석, 제품 추천, 동적 가격 책정을 통해 비즈니스가 더욱 견고해졌습니다. 음성 인식, 얼굴 인식 및 사기 감지로 시스템이 더 안전해졌습니다.

기계 학습 알고리즘은 그 어느 때보다 더 자주 우리 주변에 있습니다. Facebook 피드, Netflix 추천 및 주식 예측까지 딥 러닝을 통한 머신 러닝을 기반으로 합니다.

딥러닝이란?

딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합입니다. 인간 두뇌의 신경망을 복제하려는 노력은 DL 알고리즘의 기초를 형성합니다. 딥 러닝의 발전으로 기계는 이전보다 훨씬 더 복잡한 예측을 할 수 있게 되었습니다. 또한 그 어느 때보 다 더 큰 정확도를 허용했습니다.

이름에서 알 수 있듯이 Deep Learning은 Machine Learning보다 훨씬 더 깊고 다층적입니다. 선형 학습을 뒤집고 보다 정교한 프로세스에 적응합니다. 딥 러닝이 발전함에 따라 원시 입력 데이터를 통해 높은 수준의 정확한 출력을 달성하는 것이 목표입니다.

신경망이란 무엇입니까?

신경망은 딥 러닝 알고리즘이 작동하는 기반입니다. 인간 두뇌의 작동을 복제하도록 설계된 이들은 다층 웹을 형성합니다.

뉴런은 신경망의 여러 계층을 구성합니다. 이러한 상호 연결된 뉴런은 정보 전달을 용이하게 합니다. 신경망의 계층은 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

입력 레이어

입력 데이터는 먼저 픽셀로 나뉩니다. 각 픽셀은 입력 레이어의 뉴런에 할당됩니다. 그런 다음 채널은 이 정보를 다음 계층으로 전달합니다. 또한 다음 계층의 어떤 뉴런을 활성화할지 결정합니다.

숨겨진 레이어

채널을 통한 분석 및 전송 프로세스는 여러 숨겨진 레이어를 통해 계속됩니다. 올바른 출력을 제공하기 위해 각 단계에서 선택 뉴런이 활성화됩니다. 편향(뉴런에 할당된 번호)과 채널의 가중치는 지속적으로 조정됩니다. 또한 수신된 출력을 결정하기 위해 레이어와 알고리즘 간에 다릅니다.

출력 레이어

웹의 다른 쪽 끝에는 출력 레이어가 있습니다. 입력 레이어와 숨겨진 레이어 간에 전송되고 분석된 데이터는 출력 레이어를 통해 나타납니다.

딥러닝의 종류

딥 러닝 또는 머신 러닝은 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다. 선택한 경로에 따라 알고리즘이 데이터를 분석하는 방법, 필요한 사람 개입의 양 및 최종 출력이 결정됩니다. 학습이 이루어질 수 있는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

감독 학습(SL)

이 방법에서는 변수에 레이블이 잘 지정됩니다. 이는 입력이 이미 올바른 출력으로 태그 지정되었음을 의미합니다. 기계는 둘을 함께 매핑하기 위해 훈련 중입니다.

지도 학습은 이름에서 알 수 있듯이 학생이 교사의 감독 아래 정답에 도달하기 위해 학습하는 것과 같습니다.

이 방법은 보다 간단한 작업에 적합합니다. 레이블이 잘 지정된 교육 데이터 세트를 만드는 것부터 시작합니다. 교육 과정이 끝나면 데이터 테스트를 수행할 수 있습니다. 학습 데이터의 하위 집합은 예측된 출력이 올바른지 판단하기 위한 테스트의 기초입니다.

[인포그래픽: 이름, 학습, 테스트, 출력으로 레이블이 지정된 프로세스 모양]

SL 모델은 사기 탐지, 스팸 필터링, 위험 평가 또는 소셜 미디어 알고리즘과 같은 실제 애플리케이션에서 작동합니다. 세 가지 유형 중 가장 일반적으로 사용됩니다.

비지도 학습

지도 학습과 달리 비지도 학습의 입력 데이터에는 레이블이 지정되지 않습니다. 대신 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트로 훈련이 이루어집니다. 패턴은 지정된 프롬프트 없이 식별됩니다. 비지도 학습은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사합니다.

원시 입력을 분석하여 기본 유사성을 찾고 이를 기반으로 데이터를 그룹화하는 것이 비지도 학습의 목표입니다.

레이블이 없으면 복잡하고 복잡한 처리가 가능합니다. 분석할 수 있는 데이터 유형의 범위가 열립니다.

9 예제가 포함된 딥 러닝의 응용 및 예제

1. 엔터테인먼트

딥 러닝은 엔터테인먼트 미디어를 만들고 게시하고 전달하는 프로세스에 도움이 되었습니다. 카메라를 통한 인체 언어 분석으로 가상 캐릭터 모델링이 쉬워졌습니다. 심도 있는 비디오 분석을 통해 편집, 오디오-비디오 동기화 및 전사가 더 빨라졌습니다. 영화 제작은 딥 러닝 덕분에 혁명을 일으키고 있습니다.

스트리밍 서비스와 소셜 미디어 플랫폼은 딥 러닝을 활용합니다. 최종 사용자에게 보다 개인화된 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 추천부터 광고까지 딥러닝으로 최적의 타겟팅이 가능합니다. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook은 알고리즘에 딥 러닝을 통합합니다.

스포츠 엔터테인먼트 역시 DL의 혜택을 누리고 있습니다. 플레이어 감정, 청중 반응 등을 분석하면 몇 시간 분량의 영상에서 최고의 하이라이트를 선택하는 데 도움이 됩니다. 이에 대한 좋은 예는 Wimbledon 2018의 IBM Watson이었습니다.

2. 가상 비서

오늘날의 가상 비서는 당신의 부름에 인간만큼 권한이 있습니다. 메모를 작성하고 작업을 수행하며 음성 명령에 따라 제안을 제안할 수도 있습니다.

가상 비서는 딥 러닝을 사용하여 데이터를 추출합니다. 우리의 목소리, 억양, 우리가 방문하는 장소, 우리가 좋아하는 노래에 이르기까지 그들은 모든 것을 알고 있습니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 귀하의 요구에 더 잘 맞고 개인화될 수 있습니다.

딥 러닝은 Siri, Alexa, Google Assistant 및 대부분의 다른 가상 비서의 기반을 형성합니다.

3. 시각적 인식

시각적 인식 시스템은 기본에서 다중 계층에 이르기까지 다양합니다. 딥 러닝 모델은 위치, 항목, 사람을 기준으로 이미지를 식별하고 정렬할 수 있습니다.

소셜 미디어 플랫폼에서 음란물에 대한 이미지 분석은 모두를 위한 더 안전한 환경을 만드는 데 도움이 됩니다. 시각적 인식은 방대한 검색 엔진 라이브러리에서 올바른 이미지에 액세스하는 데 도움이 됩니다. 또한 갤러리의 이미지를 정렬하여 필요한 것을 빠르게 찾을 수 있습니다.

안면 인식은 수년 동안 보안 애플리케이션에 사용되었습니다. 이제 스마트폰도 얼굴을 인식하여 잠금을 해제합니다. 이러한 혁명은 모두 딥 러닝 덕분입니다.

4. 의료

의료 산업은 인간의 삶을 개선하기 위한 딥 러닝의 기여를 보여주는 대표적인 예입니다. 수년에 걸쳐 GPU 기반 시스템은 의료 종사자의 업무를 더 쉽게 만들었습니다. 그들은 또한 효율적인 진단, 표준화된 치료 및 전반적인 성능 향상에 기여했습니다.

딥 러닝은 의료 시스템에 다음과 같은 권한을 부여했습니다.

• 양질의 인력 부족 문제 해결
• 정확한 초기진단을 진행합니다.
• 더 나은 병리학 보고서 제공
• 발생 또는 전염병 예측
• 치료 경로 표준화
• 신약 및 백신 개발

종종 회의론에 부딪히지만 딥 러닝은 연구 목적으로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 많은 의료 대기업들도 더 빠르고 더 나은 치료를 제공하고 비용을 절감하기 위해 딥 러닝 모델을 채택하고 있습니다.

5. 자연어 처리(NLP)

올바른 출력을 제공하기 위한 텍스트 또는 음성의 분석 및 이해는 자연어 처리 또는 NLP입니다.

인간 언어의 복잡성과 뉘앙스는 끝이 없습니다. 따라서 진행하면서 학습하고 개선하는 딥 러닝과 같은 시스템이 우위를 차지합니다.

NLP는 법률 문서와 같은 긴 형식의 읽기 자료를 요약하는 데 채택되고 있습니다. 또한 텍스트를 분류하고 감정을 분석하고 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.

고객 관리 및 경험 채팅 도구도 NLP의 탁월한 사용을 발견했습니다. 복잡성을 이해하고 문구를 독립적으로 구축할 수 있는 능력을 통해 봇은 탁월한 효율성을 발휘할 수 있습니다.

6. 사기 탐지

은행 및 금융 부문은 사기 거래 및 사기꾼에게 낯선 사람이 아닙니다. 딥 러닝 기반 보안 시스템을 채택하여 추가 보호 계층을 추가하는 데 도움이 되었습니다.

모델은 고객 거래의 패턴을 식별하고 신용 점수를 추적하며 비정상적인 활동이 보이면 경보를 울립니다. 이러한 구현은 신용 카드 사기를 도왔고 복구 및 보험 비용을 절감했습니다.

7. 언어 번역

세상이 작아질수록 정보를 번역할 수 있는 능력의 필요성이 커집니다. 딥 러닝은 소프트웨어가 문자를 식별하고 의도한 언어로 번역할 수 있도록 했습니다.

자동 기계 번역은 현재 텍스트 자동 번역과 이미지 번역의 두 가지 방식으로 수행할 수 있습니다.

이러한 도구는 글로벌 비즈니스 목적뿐만 아니라 일상 생활에서도 유용합니다. 당신이 관광객이거나 해외에 있는 친구를 위해 특별한 행동을 하고자 할 때, 언어는 더 이상 장벽이 아닙니다. 이는 딥 러닝을 통합하여 격차를 해소하는 Google 번역, Google 렌즈 등과 같은 앱 덕분입니다.

8. 픽셀 복원

수년 동안 스마트폰의 카메라 품질과 보안 시스템은 여전히 ​​문제였습니다. 많은 경우에 여전히 그렇습니다. 사람들을 식별하기 위해 비디오를 확대하는 것은 종종 제한된 해상도로 인해 장애가 있습니다.

2017년 Google Brain 연구원들이 훈련한 DL 네트워크인 Pixel Recursive Super Resolution이 해결책을 찾았습니다. 네트워크는 얼굴의 저해상도 이미지를 가져와 이를 향상시킬 수 있었습니다. 향상된 기능은 눈에 띄는 기능을 강조하고 식별을 가능하게 할 만큼 충분히 중요했습니다.

딥 러닝을 통한 이미지 향상의 응용 프로그램은 많습니다. 그러나 가장 눈에 띄는 것은 경찰서와 법 집행 기관에서 사법 시스템을 강화하기 위해 사용할 수 있다는 것입니다.

9. 자율주행차

한때 환상적인 꿈에서만 등장했던 아이디어인 자율주행차는 이제 그 어느 때보다 현실이 되었습니다. 인간이 완벽에 가까워진 이 놀라운 위업의 원동력은 무엇입니까? 당신은 그것을 짐작했다, 딥 러닝.

딥 러닝 알고리즘의 다층 웹은 무인 자동차에 생명을 불어넣습니다. 자율주행차는 표지판과 경로를 식별하고, 차량을 통과하고, 도로 막힘과 같은 실시간 요소를 수용할 수도 있습니다.

이는 카메라, 센서 및 지리적 매핑의 데이터를 통해 가능합니다. 완벽한 자율 주행 차량을 만들기 위해 딥 러닝 모델을 지속적으로 개선하는 연구를 진행하고 있습니다.

무인 자동차는 일상적인 인간의 많은 문제를 해결하도록 설정되어 있습니다. 많은 사용 사례 중에서 일상적인 운송 및 상업용 배송에 사용할 수 있습니다.

딥 러닝에 대한 시장 반응

아이디어에서 딥 러닝은 솔루션을 통해 실제 문제를 해결하기 시작했습니다. 목표를 달성했다고 말하는 것은 삼가면서 말하는 것입니다.

날이 갈수록 딥 러닝에 대한 수용과 채택이 새로운 산업에 도달하고 있습니다. DL의 유망한 미래에 대한 통찰력을 제공하는 시장의 몇 가지 중요한 요소를 살펴보겠습니다.

• 2020~2025년 예측 기간 동안 딥 러닝 시장은 연평균 42.56% 성장할 것으로 예상됩니다.
• 2019년 현재 북미는 DL 시장에서 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다.
• 오세아니아 하위 지역과 인도 태평양은 딥 러닝 시장에서 가장 높은 성장률을 보여줍니다.
• 중요한 플레이어로는 Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation 및 Amazon Web Services Inc가 있습니다.

딥러닝의 한계

딥 러닝의 혁명적인 힘을 고려할 때 그 한계를 지적하는 것은 부당하게 들릴 수 있습니다. 그러나 제한 사항을 바로 제한 사항으로 보는 것이 중요합니다. 그들은 개선과 성장의 범위 이상을 의미하지 않습니다.

우리가 알고 있는 딥 러닝의 현재 제한 사항 중 일부를 살펴보겠습니다.

1. 방대한 양의 데이터 필요

모든 딥 러닝 모델의 효율성은 교육 데이터의 양과 품질에 따라 달라집니다. 당연히 모든 사람이 이렇게 많은 양의 데이터에 액세스할 수 없습니다.

풍부한 데이터에 대한 딥 러닝 시스템의 높은 의존도는 한계가 있습니다. 또한 이 영국 경찰 소프트웨어가 모래 언덕과 누드를 구별하지 못하는 것과 같은 불행한 사건으로 이어집니다.

2. 문맥 이해 불가

딥 러닝의 또 다른 단점은 변화하는 상황에 적응할 수 없다는 것입니다.

예를 들어, 한 게임을 플레이하도록 훈련된 딥 러닝 모델은 그 게임에서 군림하는 인간 챔피언을 이길 수 있습니다. 그러나 다른 게임을 제공하고 모델의 동일한 지침 세트가 승리를 보장하지 않습니다.

상황이 바뀔 때마다 딥 러닝 모델을 재교육해야 하는 필요성은 빠른 성장 시대의 한계로 볼 수 있습니다.

연구원과 과학자들은 딥 러닝의 다른 한계를 지적하기 위해 노력했습니다. 일부는 직접적인 회의론에서 비롯되지만 일부는 진정한 건설적 비판입니다. 딥 러닝과 그 효능을 개선하기 위한 꾸준한 발전이 이루어지고 있습니다.

결론

딥 러닝은 이미 일상 생활과 우리가 사용하는 서비스의 필수적인 부분을 이루고 있습니다. 미래에도 딥 러닝이 더 널리 수용되고 채택될 것 같습니다. 여러 영역과 산업에서의 유용성은 DL 모델의 잠재력을 보여줍니다.

예측은 향후 몇 년 동안 딥 러닝 시장의 놀라운 성장을 보여줍니다. 기업이 AI 및 DL 세계에 뛰어들기에 좋은 시기입니다. 또한 딥 러닝의 혜택을 받을 기업과 산업에 대한 희망적인 그림이기도 합니다.