딥 러닝과 AI를 통해 창출된 가치의 9가지 멋진 예

우리는 눈부신 기술 발전의 시대에 살고 있습니다. 하루가 지날 때마다 인류는 체크리스트에서 다른 상자에 체크 표시를 합니다. 영겁의 시간 동안 상상할 수 없는 것처럼 보였을 것입니다. 이 탐구의 선구자는 인공 지능의 여명입니다.

시간이 지남에 따라 인간은 AI를 발전시키고 완성하는 데 엄청난 양의 리소스를 투자했습니다. 목표는 여러 산업 및 응용 분야에 최적의 효율성을 제공하는 변환입니다.

이 기사에서는 AI-딥 러닝의 이러한 하위 집합 중 하나를 살펴봅니다. 딥 러닝이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 딥 러닝의 실제 사례를 살펴보겠습니다.

• 딥 러닝은 인공 지능의 한 형태인 머신 러닝의 하위 분기입니다. 그 혁신은 머신 러닝의 한계를 극복하는 데 도움이 되었고 AI를 더 광범위한 사용 사례에 적용할 수 있게 했습니다. 맨 위에서 시작하여 먼저 인공 지능에 대해 알아보겠습니다.

인공 지능 또는 AI 란 무엇입니까?

인공 지능은 인간의 결정이 수학적 계산이라는 아이디어에 기반을 두고 있습니다. 이것은 알고리즘으로 기계를 훈련하고 인간이 하는 것과 동일한 결론을 얻을 수 있음을 의미합니다.

AI의 진화

인간과 같은 사고를 할 수 있는 인간형 또는 기계의 개념은 수세기 동안 존재해 왔습니다. 신화, 전설 및 허구의 창조물에 계속해서 등장했습니다. 그리스 신화의 탈로스에서 유대 민속의 골렘에 이르기까지 인간은 태곳적부터 AI에 대한 관심을 가지고 있습니다.

AI는 학문 분야로서 1956년에 설립되었습니다. 인공 두뇌를 만들기 위한 다양한 분야의 과학자들의 탐구였습니다.

수년에 걸쳐 AI는 회의론자뿐만 아니라 치어리더도 얻었다. 아이디어에 전념하는 사람들의 지속적인 노력은 점차 AI의 유용성에 대한 합의로 이어졌습니다.\

최초의 기념비적인 업적은 Deep Blue입니다. IBM이 만든 최초의 컴퓨터 체스 게임 시스템입니다. 1997년 5월 11일 Deep Blue는 현 세계 챔피언인 Garry Kasparov를 이겼습니다. 초당 200,000,000번의 이동을 처리할 수 있는 능력을 통해 그렇게 했습니다.

21세기의 AI

21세기는 진화된 컴퓨터 시스템, 빅 데이터에 대한 액세스, AI에 대한 낙관론으로 무장했습니다. 이는 산업 전반에 걸쳐 다양한 AI 도구의 대규모 수용과 적용을 촉진했습니다.

AI 매니아는 시장을 장악하고 생태학, 경제, 심지어 소비재 분야까지 자리를 잡았습니다. 그 이후로 연구 개발을 통해 급속한 발전이 이루어지고 있습니다.

AI 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 및 기술의 세계 시장은 2021년 583억 달러에서 2026년 3,096억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 텍스트 분석, 이미지 및 비디오 처리, 심지어 음성 인식에서도 상당한 진전이 있었습니다.

AI 기반 도구는 오늘날 우리의 일상 생활에 침투했습니다. 일부는 AI로 인식하지만 일부는 더 은폐되어 있습니다. 뱅킹 소프트웨어, 데이터 마이닝, 심지어 Google의 검색 엔진도 AI의 주목할만한 성과 중 하나입니다. 그러나 그들은 종종 진화하는 컴퓨터 과학의 산물로 축소됩니다.

머신 러닝 또는 ML이란 무엇입니까?

머신 러닝은 인공 지능의 한 유형입니다. 머신 러닝 알고리즘은 많은 양의 데이터를 분석하여 패턴을 감지합니다. 이 분석은 알고리즘이 과거 행동을 기반으로 결과를 예측할 수 있도록 합니다.

머신 러닝의 진화

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

해당 분야의 기술자와 연구원들은 별도의 분야로 재편됐다. 이제 초점은 일상적인 실제 문제를 해결하는 데 있었습니다.

21세기의 머신 러닝

인터넷의 여명은 데이터에 대한 보다 직접적인 액세스를 가져왔습니다. 1990년대에 ML은 더 많은 청중에게 그 유용성을 입증하고 번성할 수 있었습니다.

그 이후로 기계 학습의 응용 프로그램은 일반적인 산업 문제에 대한 솔루션을 제공했습니다. 판매 데이터 분석, 제품 권장 사항, 동적 가격 책정을 통해 비즈니스가 더욱 견고해졌습니다. 음성 인식, 얼굴 인식 및 사기 탐지는 시스템을 더 안전하게 만들었습니다.

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

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합입니다. 인간 두뇌의 신경망을 복제하려는 노력이 DL 알고리즘의 기초를 형성합니다. 딥 러닝의 발전으로 기계는 이전보다 훨씬 더 복잡한 예측을 할 수 있습니다. 또한 그 어느 때보다 정확도가 높아졌습니다.

이름에서 알 수 있듯이 딥 러닝은 머신 러닝보다 훨씬 더 깊고 다층적입니다. 선형 학습을 뒤집고 보다 정교한 프로세스에 적응합니다. 딥 러닝이 발전함에 따라 목표는 원시 입력 데이터를 통해 높은 수준의 정확한 출력을 달성하는 것입니다.

신경망이란 무엇입니까?

신경망은 딥 러닝 알고리즘이 작동하는 기반입니다. 인간 두뇌의 작동 방식을 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

입력용 데이터는 먼저 픽셀로 나뉩니다. 그런 다음 각 픽셀은 입력 레이어의 뉴런에 할당됩니다. 그런 다음 채널은 이 정보를 다음 계층으로 전달합니다. 그들은 또한 다음 층에서 활성화될 뉴런을 결정합니다.

숨겨진 레이어

채널을 통한 분석 및 전송 프로세스는 여러 은닉층을 통해 계속됩니다. 선택 뉴런은 각 단계에서 활성화되어 올바른 출력을 제공합니다. 바이어스(뉴런에 할당된 수)와 채널의 가중치는 지속적으로 조정됩니다. 또한 수신된 출력을 결정하기 위해 계층과 알고리즘이 다릅니다.

출력 레이어

웹의 다른 쪽 끝에는 출력 레이어가 있습니다. 입력 계층과 은닉 계층 사이에서 전송 및 분석된 데이터는 출력 계층을 통해 나타납니다.

딥러닝의 유형

딥 러닝이나 머신 러닝은 다양한 방법으로 수행할 수 있습니다. 선택한 경로는 알고리즘이 데이터를 분석하는 방법, 필요한 인간 개입의 양 및 최종 출력을 결정합니다. 학습이 일어날 수 있는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

지도 학습(SL)

이 방법에서 변수는 레이블이 잘 지정됩니다. 이는 입력이 이미 올바른 출력으로 태그가 지정되었음을 의미합니다. 기계는 둘을 함께 매핑하기 위해 훈련 중입니다.

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

이 방법은 보다 간단한 작업에 적합합니다. 레이블이 잘 지정된 훈련 데이터 세트를 만드는 것으로 시작합니다. 교육 과정이 끝나면 데이터 테스트를 수행할 수 있습니다. 훈련 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 응용 프로그램에서 작동합니다. 세 가지 유형 중 가장 일반적으로 사용되는 유형입니다.

비지도 학습

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

원시 입력을 분석하여 근본적인 유사점을 찾고 이를 기반으로 데이터를 그룹화하는 것이 Unsupervised Learning의 목표입니다.

레이블이 없으면 복잡하고 복잡한 처리가 가능합니다. 분석할 수 있는 데이터 유형의 범위를 엽니다.

9 예제와 함께 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 더 쉬워졌습니다. 심도 있는 비디오 분석을 통해 편집, 오디오-비디오 동기화 및 전사 프로세스가 더 빨라졌습니다. 딥 러닝 덕분에 영화 제작이 혁신되고 있습니다.

스트리밍 서비스 및 소셜 미디어 플랫폼은 딥 러닝을 사용합니다. 최종 사용자에게 보다 개인화된 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 추천부터 광고까지 딥러닝은 최적의 타겟팅을 가능하게 합니다. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook은 알고리즘에 딥 러닝을 통합합니다.

스포츠 엔터테인먼트도 DL의 이점을 누리고 있습니다. 플레이어 감정, 청중 반응 등을 분석하여 몇 시간 분량의 영상에서 최고의 하이라이트를 선택하는 데 도움이 됩니다. 2018년 Wimbledon에서 열린 IBM Watson이 이에 대한 좋은 예입니다.

2. 가상 비서

오늘날 가상 비서는 당신의 요청에 따라 사람처럼 권한을 부여받습니다. 메모를 작성하고, 작업을 수행하고, 음성 명령에 따라 제안을 제안할 수도 있습니다.

우리의 가상 비서는 딥 러닝을 사용하여 우리에게서 데이터를 추출합니다. 우리의 목소리, 억양, 우리가 방문하는 장소, 우리가 사랑하는 노래에 이르기까지 모든 것을 알고 있습니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 사용자의 요구 사항에 맞게 개선되고 개인화될 수 있습니다.

딥 러닝은 Siri, Alexa, Google Assistant 및 기타 대부분의 가상 비서의 기초를 형성합니다.

3. 시각적 인식

시각 인식 시스템은 기본 시스템에서 다층 시스템까지 다양합니다. 딥 러닝 모델은 위치, 항목 및 사람에 따라 이미지를 식별하고 정렬할 수 있습니다.

소셜 미디어 플랫폼의 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 갤러리에서 이미지를 정렬하여 필요한 것을 빠르게 찾을 수 있습니다.

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

4. 의료

의료 산업은 인간의 삶을 더 좋게 만드는 데 딥 러닝이 기여한 대표적인 예입니다. 수년 동안 GPU 기반 시스템은 의료 종사자의 작업을 더 쉽게 만들었습니다. 그들은 또한 효율적인 진단, 표준화된 치료 및 전반적인 성능 향상에 기여했습니다.

딥 러닝을 통해 의료 시스템은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 양질의 인력 부족 문제 해결
• 정확한 초기 진단 수행
• 더 나은 병리학 보고서 제공
• 발병 또는 전염병 예측
• 치료 경로 표준화
• 신약 및 백신 개발

종종 회의론에 직면하지만 딥 러닝은 연구 목적으로 점점 더 많이 사용됩니다. 많은 의료 대기업들도 더 빠르고 더 나은 치료를 제공하고 비용을 줄이기 위해 딥 러닝 모델을 채택하고 있습니다.

5. 자연어 처리(NLP)

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

인간 언어의 복잡성과 뉘앙스는 끝이 없습니다. 따라서 학습하고 발전하는 딥 러닝과 같은 시스템이 우세합니다.

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

고객 관리 및 경험 채팅 도구도 NLP에 대한 탁월한 사용을 발견했습니다. 복잡성을 이해하고 구문을 독립적으로 작성하는 기능을 통해 봇은 탁월한 효율성으로 작업을 수행할 수 있습니다.

6. 사기 탐지

은행 및 금융 부문은 사기 거래와 사기꾼에게 낯설지 않습니다. 딥 러닝 기반 보안 시스템의 채택은 보호 계층을 추가하는 데 도움이 되었습니다.

모델은 고객 거래의 패턴을 식별하고 신용 점수를 추적하며 비정상적인 활동이 감지되면 경보를 발령합니다. 이러한 구현은 신용 카드 사기를 도왔고 복구 및 보험 비용을 절약했습니다.

7. 언어 번역

세상이 작아질수록 정보를 번역할 수 있어야 할 필요성이 증가합니다. 딥 러닝을 통해 소프트웨어는 문자를 식별하고 의도한 언어로 번역할 수 있습니다.

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

이러한 도구는 글로벌 비즈니스 목적뿐만 아니라 일상 생활에서도 유용합니다. 관광객이든 해외에 있는 친구를 위해 특별한 제스처를 하고 싶든 언어는 더 이상 장벽이 아닙니다. 이는 모두 딥 러닝을 통합하여 격차를 해소하는 Google 번역, Google 렌즈 등과 같은 앱 덕분입니다.

8. 픽셀 복원

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

2017년 Google Brain 연구원들이 훈련한 DL 네트워크인 Pixel Recursive Super Resolution이 솔루션을 찾았습니다. 네트워크는 얼굴의 저해상도 이미지를 촬영하고 향상시킬 수 있었습니다. 향상된 기능은 눈에 띄는 기능을 강조하고 식별이 가능하도록 충분히 중요했습니다.

딥 러닝을 통한 이미지 향상의 응용 프로그램은 많습니다. 그러나 가장 두드러진 점은 경찰과 법 집행 기관에서 사법 시스템을 강화하는 데 사용할 수 있다는 것입니다.

9. 자율주행 자동차

한때 환상적인 꿈 속에서만 등장했던 아이디어가 이제는 그 어느 때보다 현실이 된 자율주행차가 현실이 되었습니다. 인간이 완벽에 가까운 이 놀라운 위업에 동력을 제공하는 것은 무엇입니까? 당신은 그것을 추측했습니다, 딥 러닝.

딥 러닝 알고리즘의 다층 웹은 무인 자동차에 생명을 불어넣습니다. 자율 주행 자동차는 표지판과 경로를 식별하고, 교통 체증을 통과하며, 도로 차단과 같은 실시간 요소를 수용할 수도 있습니다.

이는 카메라, 센서 및 지리 지도의 데이터를 통해 가능합니다. 연구는 우리의 딥 러닝 모델을 완벽한 자율 주행 차량으로 계속 향상시킵니다.

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

딥 러닝에 대한 시장 반응

딥 러닝은 그 개념에서 솔루션을 통해 실제 문제를 해결하기 시작했습니다. 목표를 달성했다고 해도 과언이 아닐 것입니다.

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

• 2020년에서 2025년까지의 예측 기간 동안 딥 러닝 시장은 42.56%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다
• 2019년 기준으로 북미는 DL 시장에서 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다.
• 오세아니아 소지역 및 인도 태평양은 딥 러닝 시장에서 가장 높은 성장률을 보여줍니다.
• 중요한 플레이어로는 Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation 및 Amazon Web Services Inc.가 있습니다.

딥러닝의 한계

딥러닝의 혁명적인 힘을 감안할 때 한계를 지적하는 것은 부당하게 들릴 수 있습니다. 그러나 한계를 한계로 보는 것이 중요합니다. 그것들은 개선과 성장의 범위 이상을 의미하지 않습니다.

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

1. 엄청난 양의 데이터가 필요하다

모든 딥 러닝 모델의 효율성은 훈련 데이터의 양과 품질에 따라 다릅니다. 당연히 모든 사람이 이러한 많은 양의 데이터에 액세스할 수 없습니다.

풍부한 데이터에 대한 딥 러닝 시스템의 이러한 높은 의존도는 한계를 내포하고 있습니다. 또한 이 영국 경찰 소프트웨어가 모래 언덕과 누드를 구분할 수 없었던 것과 같은 불행한 사건으로 이어집니다.

2. 문맥을 이해하지 못함

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

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

상황이 바뀔 때마다 딥 러닝 모델을 다시 훈련해야 하는 필요성은 빠르게 성장하는 시대의 한계로 볼 수 있습니다.

연구자와 과학자들은 딥 러닝의 다른 한계를 지적하기 위해 노력했습니다. 일부는 직접적인 회의론에서 비롯되지만 일부는 진정한 건설적인 비판입니다. 딥 러닝과 그 효율성을 개선하기 위해 꾸준히 발전하고 있습니다.

결론

딥 러닝은 이미 우리의 일상 생활과 우리가 사용하는 서비스의 필수적인 부분을 차지하고 있습니다. 미래에도 딥 러닝이 더 폭넓게 수용되고 채택될 것으로 보입니다. 여러 분야 및 산업에서의 유용성은 DL 모델의 잠재력을 보여줍니다.

예측은 향후 몇 년 동안 딥 러닝 시장의 경이적인 성장을 보여줍니다. 기업이 AI 및 DL 세계에 뛰어들기 좋은 시기입니다. 또한 딥 러닝의 혜택을 받을 기업과 산업에 희망적인 그림입니다.