AI 머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝은 다층 신경망을 사용해 인간 두뇌의 기능을 모방하여 컴퓨터가 패턴을 인식하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 인간과 유사한 지능이 필요한 작업에 탁월하며, 수동으로 특성을 추출하지 않고도 방대한 데이터 세트에서 직접 학습합니다.
디지털 시스템이 등장한 이래로 컴퓨터 과학자들의 주된 목표는 인간의 지능과 유사한 수준으로 시스템의 역량을 향상시키는 것이었습니다. 컴퓨터는 기억력, 속도, 정확성 측면에서 여러 번 우수성을 입증했지만, 안타깝게도 외부 세계를 해석하고 그 정보를 사용해 논리적이고 증거에 기반한 의사 결정을 내리는 부분에서는 인간의 두뇌를 따라잡지 못했습니다.
딥 러닝은 이것을 바꾸려고 합니다. 인간 두뇌의 의사 결정 과정을 모방하도록 설계된 복잡한 네트워크를 기반으로 하는 이 기술은 기계가 패턴을 인식하고, 예측하며, 이전에는 디지털 지능의 역량을 벗어난 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.
비교적 새로운 기술이지만 딥 러닝의 역사는 "신경망"이라는 개념이 도입된 20세기 중반으로 거슬러 올라갑니다. 하지만 컴퓨팅 성능과 데이터 가용성의 기하급수적인 증가에 힘입어 딥 러닝이 AI 분야에서 현실화되기 시작한 것은 아주 최근의 일입니다. 딥 러닝의 중요성은 비정형 데이터를 처리하고 학습하는 탁월한 능력에 있으며 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 자율 주행 차량 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
널리 사용되는 AI 기술의 등장으로 "딥 러닝"은 비즈니스 및 기타 분야에서 중요한 용어가 되었습니다. 하지만 딥 러닝이 실제로 무엇을 수반하는지, ML(머신 러닝)과 어떤 관련이 있는지에 대해서는 혼동하는 경우가 있습니다.
머신 러닝은 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리기 위해 알고리즘을 학습시키는 데 사용되는 도구, 기법, 프로세스를 포괄합니다. 기존의 ML 기술은 구조화된 데이터를 처리하는 데 능숙하며 이메일의 스팸 필터링부터 사용자 기록을 기반으로 한 상품 추천에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 방법에는 특성 추출 및 선택을 위해 수동 개입이 필요한 경우가 많은데, 여기서 전문가는 데이터의 어떤 측면에 초점을 맞춰야 하는지 결정합니다.
딥 러닝은 데이터 집합을 기반으로 정보에 입각한 조치를 취하도록 알고리즘을 학습시키는 데 사용되며, 이로 인해 머신 러닝의 하위 집합 또는 유형으로 간주됩니다. 딥 러닝이 ML과 다른 점은 비정형 데이터(예: 이미지 및 텍스트)를 처리할 때 수동 개입에 의존하지 않는다는 것입니다. 딥 러닝은 신경망 설계를 통해 데이터에서 관련 특성을 자동으로 식별할 수 있으므로 전문가에게 크게 의존하지 않고도 더 복잡하고 미묘한 작업을 처리하는 데 매우 적합합니다.
딥 러닝과 머신 러닝은 모두 AI의 한 유형으로, 디지털 시스템에서 인간 수준의 지능을 복제하려고 시도합니다.
딥 러닝은 인간의 두뇌를 모델로 한 복잡한 알고리즘인 신경망을 통해 작동합니다. 이러한 네트워크는 상호 연결된 노드 또는 뉴런의 계층으로 구성되며, 각 계층은 네트워크를 통과하는 데이터에 대해 특정 연산을 수행하도록 설계되었습니다. 이 프로세스는 입력 레이어에서 시작되는데, 원시 데이터를 수신하고 출력 레이어에 도달하기 전에 하나 이상의 히든 레이어를 통과하는 데이터 처리 시퀀스를 시작합니다.
신경망을 학습시키려면 이러한 뉴런 간의 연결 가중치를 조정하여 예측 출력과 실제 출력 간의 차이를 최소화하는 과정이 필요한데, 이를 역전파라고 합니다. 학습하는 동안 네트워크는 알려진 출력이 있는 데이터 세트를 사용하여 예시를 통해 학습합니다. 이 모델은 입력 데이터를 기반으로 예측을 수행하고 예측의 오류를 계산한 다음 후속 예측의 오류를 줄이기 위해 출력에서 입력 레이어까지 가중치를 역방향으로 조정합니다.
모델은 예측, 오류, 가중치 조정의 주기를 여러 차례 반복하면서 점점 더 정교해지고 실제 데이터를 처리할 수 있게 됩니다. 딥 러닝 모델이 적절하게 학습되면 보이지 않는 새로운 데이터에 적용하여 학습 중에 학습한 패턴을 기반으로 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
딥 러닝은 디지털 시스템이 이전에는 불가능했던 일을 할 수 있게 해줍니다. 바로 인간과 같은 방식으로 세상을 해석하는 일입니다. 더 이상 대규모의 복잡한 데이터 세트에서 관련 특성을 식별하거나 설명하지 않아도 시스템에서 이를 알고리즘에 통합할 수 있습니다. 대신 딥 러닝은 기계가 과거에는 AI의 영역 밖에 있던 비디오, 오디오, 이미지, 대화 등의 자원에서 유용한 정보를 추출할 수 있도록 지원합니다.
딥 러닝은 지능형 자동화를 한층 더 발전시켜 컴퓨터가 사실적인 이미지 생성, 음악 작곡, 지능적인 대화, 강력한 소프트웨어 프로그램 코딩 등 인간의 창의력에 의존했던 생성 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 또한 딥 러닝의 높은 인식 정확도는 디지털 어시스턴트, 사기 탐지, 안면 인식, 자율 주행 차량, 의료 기기 등 오류의 여지가 거의 없는 분야의 발전을 뒷받침하고 있습니다. 이러한 적용 범위는 안전과 편의성을 향상시킬 수 있는 기술의 잠재력을 보여줍니다.
딥 러닝은 몇 가지 고유한 모델에 의존하여 비정형 데이터의 인식 및 해석과 관련된 엄청난 작업을 수행합니다. 이러한 모델은 아키텍처와 기능 측면에서 매우 다르며, 각각 다른 범주의 작업에서 탁월한 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.
컨볼루셔널 신경망은 구조화된 그리드 데이터를 처리하는 데 특화되어 있습니다. CNN은 컨볼루셔널 레이어를 사용해 입력을 필터링하여 유용한 정보를 찾아내고 데이터의 복잡성을 효율적으로 줄이는 동시에 필수 기능을 보존합니다. 이러한 기능 덕분에 CNN은 이미지 인식, 객체 탐지, 의료 이미지 분석(패턴과 공간 계층 구조를 인식하는 것이 의료 진단에서 중요한 역할을 함)과 같은 작업에 매우 효과적입니다.
순환 신경망은 순차적 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. RNN은 시간이 지나도 "메모리"로 정보를 유지하여 현재 입력과 이전 입력의 정보를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 특성은 언어 번역, 음성 인식, 시계열 예측과 같은 분야에 특히 유용합니다.
트랜스포머 모델은 최신 NLP(자연어 처리)의 기반으로 빠르게 자리 잡고 있습니다. RNN과 달리 트랜스포머는 전체 데이터 시퀀스를 동시에 처리하므로 대용량 텍스트 데이터 세트를 처리하는 데 매우 효율적이고 효과적입니다. 트랜스포머의 아키텍처는 데이터 내 컨텍스트에 대한 이해도를 향상시켜 텍스트 요약, 질문 답변, 상세한 텍스트 생성 등의 작업을 지원합니다.
멀티레이어 퍼셉트론은 최소한의 레이어로 구성된 가장 기본적인 형태의 신경망입니다. 데이터 평가 프로세스가 한 방향으로만 움직이고 어떠한 형태의 피드백 루프도 없기 때문에 "순방향" 신경망이라고도 합니다. 다른 모델보다 덜 복잡하지만 MLP는 예측할 수 없거나 불규칙한 데이터 세트에 더 적합한 경우도 있습니다.
앞서 언급했듯이 딥 러닝 머신은 신경망으로 알려진 복잡한 아키텍처로 구성되어 있습니다. 이러한 네트워크는 각각 특정 기능을 가진 레이어로 구성되어 데이터를 처리하고, 패턴을 인식하고, 입력에 따라 출력을 생성하기 위해 함께 작동합니다. 이러한 레이어는 딥 러닝 기술의 가장 기본적인 구성요소입니다.
입력 레이어는 신경망에 데이터가 들어오는 관문입니다. 입력 레이어의 각 뉴런은 입력 데이터의 특성을 나타내며, 후속 레이어에서 처리할 수 있도록 데이터를 준비합니다. 입력 레이어의 특성과 구조는 분석 대상 데이터의 유형과 형식에 따라 달라집니다.
히든 레이어는 입력 레이어와 출력 레이어 사이에 있으며, 여기서 대부분의 연산이 이루어집니다. 이러한 레이어는 외부 환경과 직접 상호작용하지 않기 때문에 "히든"이라고 합니다. 대신 수신한 입력에 대한 변환을 수행하여 데이터가 네트워크를 통해 더 깊이 이동함에 따라 특성을 추출하고 정제합니다. 보다 정교한 딥 러닝 시스템에는 일반적으로 복잡한 히든 레이어가 많이 있습니다.
출력 레이어는 신경망의 마지막 단계며, 외부에서 사용할 수 있도록 연산 결과를 생성합니다. 출력 레이어는 히든 레이어에서 추출한 특성을 이해할 수 있는 결과로 해석합니다. 가능한 출력의 수는 출력 레이어의 노드 수와 상관 관계가 있습니다.
명시적인 프로그래밍 없이 복잡한 데이터를 해석하고 이를 통해 학습하는 딥 러닝의 기능은 다음과 같이 다양한 방식으로 적용될 수 있습니다.
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 기계가 시각적 세계를 해석하고 상호작용할 수 있도록 하여 이미지 인식 및 객체 탐지와 같은 작업을 자동화함으로써 보안부터 헬스케어에 이르기까지 다양한 산업에 혁신을 불러일으킵니다.자연어 처리
NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 챗봇, 실시간 번역 서비스, 문서 요약, 텍스트 콘텐츠에 대한 비즈니스 인텔리전스 분석 등을 지원합니다.자율 주행
자율 주행 차량은 딥 러닝을 통해 센서 데이터를 해석하여 역동적인 환경에서 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있으므로 안전성과 통제력을 한층 더 강화할 수 있습니다.음성 인식
이 기술은 인간의 음성을 기계가 이해할 수 있는 형식으로 변환하여 사용자 인터페이스를 보다 직관적이고 접근하기 쉽게 만듭니다. 또한 음성 대화를 텍스트 형식으로 변환하고 실시간 자막을 만드는 데 사용됩니다.예측 분석
딥 러닝은 과거 데이터를 활용하여 미래의 추세를 예측하는 방식으로 금융, 의료, 마케팅 및 기타 분야에서 데이터 기반 의사 결정을 최적화하는 데 도움을 줍니다.추천 엔진
디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 개인화하는 딥 러닝은 콘텐츠, 제품 추천, 광고를 개선하여 전자상거래 및 엔터테인먼트에 큰 영향을 미칩니다.강화 학습
시행착오를 통해 최적의 조치를 학습하는 딥 러닝 모델은 전략적 게임 플레이에서 로봇 공학에 이르기까지 복잡한 의사 결정 작업에 탁월한 능력을 발휘합니다.로봇
딥 러닝은 로봇이 보다 정교하고 자율적인 방식으로 주변 환경과 상호작용할 수 있도록 지원하여 제조, 탐사, 개인 지원 분야에서 로봇의 활용도를 높입니다.신호 처리
딥 러닝을 통한 고급 신호 처리는 다양한 데이터 유형에서 정보를 추출하는 효율성과 정확성을 개선하고 통신, 의료 및 환경 모니터링을 발전시킵니다.
위에서 언급한 사용 사례를 고려할 때 딥 러닝의 실제 적용 분야는 거의 무한합니다. 딥 러닝이 영향을 미치고 있는 가장 주목할 만한 분야 중 일부를 소개하면 다음과 같습니다.
정부 및 법 집행 기관에서 딥 러닝 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 분석하여 사기 또는 범죄 활동을 나타내는 패턴을 탐지합니다. 딥 러닝은 음성 인식, 컴퓨터 비전 및 기타 애플리케이션을 통해 대량의 데이터를 선별하여 조사 분석 및 증거 추출의 속도와 정확성을 높입니다. 법 집행 외에도 정부는 딥 러닝을 사용하여 시민의 요청 사항과 요구 사항을 더 잘 이해하고 미래의 결과와 추세를 예측할 수 있습니다.
금융 분야에서는 예측 분석에 딥 러닝을 활용하여 알고리즘 트레이딩, 대출 위험 평가, 사기 탐지, 신용 및 투자 포트폴리오 관리를 지원합니다. 비정형 데이터를 파싱하여 패턴을 식별하는 딥 러닝의 기능은 금융 기관이 보다 풍부한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
고객 서비스 부문에서 챗봇 및 가상 에이전트와 같은 AI 기반 도구는 자주 묻는 질문에 답변하는 것부터 적절한 부서나 에이전트에게 전화를 전달하는 것까지 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.
딥 러닝을 기반으로 구축된 이미지 인식 애플리케이션은 의료 영상 전문가와 방사선 전문의가 더 많은 이미지와 영상을 더 짧은 시간에 분석할 수 있도록 지원합니다. 이 기술은 질병의 조기 발견을 향상시키는 동시에 진단 정확도를 최적화합니다.
딥 러닝은 고객 선호도를 예측하고 인벤토리 관리를 간소화하여 쇼핑 경험을 개인화합니다. 또한 소매업체가 고객의 요구를 예측하고, 재고 수준을 최적화하며, 최저가로 최고 품질의 제품을 찾을 수 있도록 지원합니다.
제조 분야에서는 딥 러닝을 사용하여 품질 관리, 예측 유지관리, 운영 효율성을 개선합니다. 딥 러닝은 결함을 식별하고, 프로세스를 모니터링하고, 장비 고장을 예측함으로써 산업 환경에서 다운타임과 유지관리 비용을 줄여줍니다.
딥 러닝은 운송 및 물류의 생산성과 운영 계획을 높여 줍니다. 예측 유지관리 소프트웨어는 잠재적인 고장을 예측하고, 실시간 차량 추적은 차량 관리를 최적화합니다.
유틸리티 기업은 콜 센터 운영, 유지관리 일정 관리, 부하 예측을 개선하기 위해 딥 러닝을 적용합니다. 딥 러닝은 다양한 데이터 유형을 분석하여 판매 및 부하 전략을 알리고 라인 및 장비 유지관리를 위한 시정 조치를 추천하는 데 필요한 인사이트를 얻습니다.
딥 러닝은 여러 분야에서 상당한 발전을 가져왔지만, 그 적용과 효과를 저해할 수 있는 몇 가지 과제를 안고 있기도 합니다. 딥 러닝을 활용하려는 조직은 이러한 장애물을 극복하여 그 역량을 최대한 활용해야 합니다. 딥 러닝 솔루션을 고려할 때는 다음 사항에 유의하세요.
딥 러닝 모델은 데이터를 많이 사용하므로 효과적으로 학습하려면 레이블이 지정된 방대한 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 이러한 요구는 특히 데이터가 부족하거나 민감하거나 수집 비용이 많이 드는 분야에서 큰 걸림돌이 될 수 있습니다.
기존 데이터의 수정된 버전을 생성하여 데이터 세트의 크기와 다양성을 높이는 데이터 증강 기술이 이러한 문제에 대한 솔루션이 될 수 있습니다. 또한 전이 학습을 활용하면 특정 작업을 위해 개발된 모델을 다른 관련 작업에 재활용하여 새로운 영역에서 대규모 데이터 세트의 필요성을 줄일 수 있습니다.
딥 러닝 모델의 학습 프로세스는 특히 모델과 데이터 세트가 증가할수록 느리고 힘든 과정이 될 수 있습니다. 이로 인해 AI 솔루션의 개발 및 배포가 지연될 수 있습니다.
분산 컴퓨팅과 같은 기술을 사용하면 작업 부하를 여러 프로세서에 분산하여 학습 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다. 보다 효율적인 알고리즘과 하드웨어 가속기도 학습 시간을 단축할 수 있습니다.
딥 러닝 모델의 복잡성으로 인해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요한 경우가 많은데, 이는 소규모 조직이나 연구원들에게 상당한 비용으로 작용할 수 있습니다.
이를 해결하기 위해 사용자는 확장 가능한 AI 처리 역량을 제공하는 클라우드 기반 서비스를 도입할 수 있습니다. 사용자는 필요할 때 필요한 컴퓨팅 성능에 대한 비용을 지불하면 됩니다. 또 다른 접근 방식은 모델 아키텍처를 최적화하여 성능 저하 없이 모델을 더 가볍고 빠르게 만드는 것입니다.
딥 러닝 모델, 특히 레이어가 많은 모델은 특정 결정에 어떻게 도달했는지 이해하기 어려운 "블랙 박스"로 작용할 수 있습니다. 이러한 투명성 부족은 특히 명확한 감사 추적과 책임이 필요한 산업에서 문제가 될 수 있습니다.
해석하기가 한결 쉬운 모델을 개발하거나 의사 결정 프로세스를 명확히 하는 데 도움이 되는 XAI(Explainable AI)와 같은 기술을 통합하면 투명성을 높일 수 있습니다.
딥 러닝 모델은 학습 데이터에 너무 미세하게 조정되어 일반화 학습이 아닌 암기 학습을 하게 될 수 있습니다. 이를 "과적합"이라고 하는데, 이는 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 성능이 저하되는 결과를 초래합니다.
과적합을 방지하기 위해 정규화 및 드롭아웃과 같은 기술을 사용하여 학습 중에 모델의 복잡성에 페널티를 주거나 무작위로 유닛을 생략하여 모델이 다양한 데이터 세트에서 잘 작동하도록 학습시킬 수 있습니다.
하지만 이러한 과제와는 별개로 딥 러닝은 현대의 기술 및 비즈니스 분야에서 없어서는 안 될 도구가 되는 다양한 이점을 제공합니다. 딥 러닝 배포의 주요 이점은 다음과 같습니다.
딥 러닝 모델은 특히 매우 복잡한 데이터 세트가 포함된 작업의 정확도를 높이는 것으로 유명합니다. 이는 모델이 대량의 원시 데이터에서 직접 학습하여 알고리즘을 개선하고 더 많은 정보를 처리하면서 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있기 때문입니다.
딥 러닝은 기존 머신 러닝 모델이 부족한 부분, 즉 처리되지 않은 비정형 데이터에 대한 작업을 보완합니다. 딥 러닝 모델은 인간의 안내 없이 복잡한 데이터에서 주목할 만한 특성을 자동으로 감지하고 학습할 수 있습니다. 따라서 데이터 준비 프로세스가 간소화되고 기존 분석 방법으로는 너무 다양한 데이터에서 인사이트를 발견하는 기계의 능력이 향상됩니다.
딥 러닝은 전문가가 알아채지 못할 수 있는 데이터 내의 숨겨진 패턴과 관계를 파악하는 데 탁월합니다. 딥 러닝은 이러한 패턴을 드러냄으로써 조직이 혁신을 추진하고 전략을 개선하는 데 바탕이 수 있는 새로운 인사이트를 제공합니다.
딥 러닝은 비지도 방식으로 적용될 수 있으므로 레이블이 지정된 데이터 세트 없이도 데이터를 학습하고 이해할 수 있습니다. 이는 수동 라벨링이 비현실적이거나 불가능한 대량의 라벨링되지 않은 데이터를 다룰 때 특히 유용합니다.
소셜 미디어 트렌드 분석, 주식 시장 예측과 같은 분야의 실시간 데이터 스트림과 같이 변동성이 큰 데이터 작업에 능숙한 딥 러닝은 데이터 패턴의 변화에 따라 동적으로 조정할 수 있습니다. 이는 데이터가 끊임없이 진화하는 분야에서 매우 중요합니다.
클라우드는 딥 러닝 알고리즘을 실행하는 데 적합하며, 이러한 기술을 결합하는 사용자에게 추가적인 이점을 제공합니다. 클라우드 기반의 딥 러닝은 확장성과 속도 측면에서 타의 추종을 불허하며, 조직이 가장 다양한 데이터 세트를 처리하는 데 필요한 자원과 처리 능력을 강화할 수 있도록 지원합니다.
비정형 데이터를 지능적으로 활용하고자 하는 기업을 위해 ServiceNow가 해결책을 제공합니다. ServiceNow는 IT 관리 솔루션에 딥 러닝 알고리즘을 내장하여 조직이 인시던트 감지, 작업 라우팅, 지식 관리와 같은 작업을 자동화하고 최적화할 수 있도록 지원합니다. Now Platform®의 자연어 이해 및 처리 기능은 가상 에이전트가 사용자와 원활하게 상호작용하여 적시에 상황에 맞는 지원 및 솔루션을 제공할 수 있도록 합니다. 또한 ServiceNow의 지능형 문서 처리 및 예측 분석은 복잡한 운영과 의사 결정을 간소화하여 기업이 요구 사항을 예측하고 전략을 조정하여 목표를 달성할 수 있도록 합니다.
ServiceNow의 포괄적인 AI 역량은 머신 러닝, 생성형 AI, 데이터 분석을 비롯한 다양한 기능으로 확장되며, 모두 안전한 클라우드 환경 내에 통합되어 있습니다. 따라서 기업은 데이터 과학에 대한 심층적인 전문 지식 없이도 고급 AI 솔루션을 구현할 수 있으며, 분야와 상관없이 모든 사용자가 액세스할 수 있습니다.
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