기술의 진화로 인류는 예전과는 달리 높은 곳으로 올라갔습니다. 의료, 안전, 학습, 그리고 다른 종류의 도움을 제공하는 작업 영역이 최고조에 달했습니다. 하지만 거기서 그치지 않습니다. 인공지능은 기술과 컴퓨터 과학의 세계에서 다음 번 째 큰 것이지만, 그것을 이해하기 위해서는 그것이 무엇으로 구성되어 있는지 아는 것이 중요합니다. 깊은 학습이 무엇이고 인공신경망이 무엇을 의미하는지 아는 것은 필수입니다.
AI 기술 분야는 매우 발전하고 흥미롭습니다. 인공지능에 활용되고 있는 이 두 가지 도구는 복잡한 문제를 해결하고 과학에 있어서 훨씬 더 높은 기준을 개발하는 측면에서 매우 강력합니다.
이런 메커니즘은 다음 단계의 기술로의 전환이라고 해도 무방합니다. 오늘날의 기업들은 이미 그 중요성을 인식하고 대부분의 경우에 사용하기 시작했습니다. 예를 들어 Google을 예로 들어 보겠습니다. 구글은 검색엔진 AI를 이용해 사용자들에게 배우고 있습니다. 검색 표시줄에서 "랩톱 컴퓨터"와 같은 항목을 찾고 있는 경우 누르고 있는 결과를 얻은 후 Google의 AI에 "랩톱 컴퓨터"가 눌렀다는 사실을 알려주었습니다. 어떻게 작동하는지 궁금하네요. 좀 더 깊이 잠수해서 알아보죠.
딥러닝 AI 의 이해
Deep Learning 기술이 특별한 이유는 컴퓨터(AI)가 시행착오를 거쳐 인간과 마찬가지로 학습하는 기술이라는 점입니다. 만약 여러분이 전에 그것을 본 적이 있는지 궁금하다면, 여러분은 아마 봤을 거예요. 그것은 전화, 태블릿 또는 텔레비전과 같은 장치에 대한 음성 제어와 같은 응용 프로그램의 이면에 있는 기술입니다. 얼마 전까지만 해도 운전자 없는 차를 소개받았는데, 이 차는 깊은 학습의 산물이기도 합니다. 인공지능은 DL의 도움을 받아 재난을 일으킬 수 있는 정지 신호와 보행자 등 도로의 장애물을 인식합니다.
그러한 행동을 하기 위해서, 심층 학습 기법을 사용하는 컴퓨터는 많은 양의 훈련 데이터를 요청합니다(이것은 신경 네트워크의 작업입니다, 우리는 조금 후에 그것에 도달할 것입니다). 운전자 없는 자동차와 같은 기술적인 업적은 수천 개의 비디오 영상과 이미지가 있어야 안전합니다. 최근 딥러닝의 개선은 일정량의 과제에서 인간을 능가하는 수준으로 가져갔습니다.
작동원리
위에서 이미 약간 언급했듯이, 그러한 작업을 수행하기 위해 사용하는 깊은 학습은 신경망입니다. 딥러닝 AI는 대부분 심층신경망이라고 합니다. 이 용어의 깊숙한 곳에 있는 단어는 신경망에 숨겨진 층을 나타냅니다.
심층 학습 모델은 충분한 양의 데이터와 신경 네트워크 데이터 아키텍처를 확보하여 수작업 없이 데이터로부터 직접 기능을 학습함으로써 교육됩니다. 신경 네트워크는 우리의 생물학적 신경 네트워크와 마찬가지로 연결되어 있는 시스템입니다. 이런 종류의 시스템은 상황적 필요에 적응하는 방식으로 만들어집니다. 일단 신경망이 특정 물체에 대한 결과를 식별하면, 다음 번에 NN 시스템이 동일한 물체의 여부를 식별할 수 있습니다. 신경 네트워크는 우리가 인식하는 것과 같은 방식으로 사물을 인식하지 않습니다. 그것은 그들만의 독특한 특징들을 통해 사물을 인식합니다.
인공신경망
딥러닝(deep learning)을 사용하는 가장 흔하고 인기 있는 형태의 하나는, 종래의 신경망이나 줄여서 CNN으로 알려져 있습니다. 이 아키텍처는 학습된 기능을 입력 데이터와 결합하고 2D 클론 솔루션 계층을 사용하므로 2D 데이터를 처리하는 데 매우 적합합니다. 예를 들어 영상 또는 좌표 평면 시트가 될 수 있습니다.
기존의 신경 네트워크는 더 이상 수동 형상을 추출할 필요가 없는 방식으로 작동합니다. 이미지에서 직접 피쳐를 추출합니다. 인공 신경 네트워크는 자동화된 기능 추출 기능을 가지고 있어 심층 학습 모델을 객체 분류와 같은 컴퓨터 시력 작업에 대해 완벽한 그림으로 만들어 줍니다.
CNN은 숨겨진 층의 수를 이용해 다양한 특징들을 감지하는 법을 배웠습니다. 숨겨진 계층의 수는 학습된 이미지 기능의 복잡성을 증가시킵니다. CNN은 모든 계층에서 각기 다른 특징을 배웁니다.
공동사례
소스에 따르면, 개체 분류를 수행하기 위해 딥러닝을 사용하는 가장 많은 세 가지 방법이 있습니다.
학습을 옮깁니다. 학습 접근 방식은 대부분 심층 학습 애플리케이션에서 사용됩니다. 기존 네트워크를 사용하고 이전에 알 수 없는 클래스에 새 데이터를 추가하는 방식으로 수행됩니다. 이렇게 하면 이미지 처리량을 줄이는 대신 시간을 절약하는 것이 훨씬 좋습니다. 따라서 올바른 개체를 찾을 때까지 모든 다른 개체를 통과하지 않고 특정 개체만 분류할 수 있습니다.
무에서 훈련합니다. 이 기능은 대부분 출력 범주의 개수가 많은 새 응용 프로그램에 사용됩니다. 많은 수의 레이블이 지정된 데이터 세트를 수집하고 기능을 학습할 네트워크 아키텍처를 설계하는 것으로 시작합니다. 전송 학습에 최대 몇 시간 또는 몇 분까지 걸릴 수 있지만, 이 방법은 며칠에서 몇 주까지 더 오래 걸립니다.
피쳐 추출입니다. 앞서 언급한 방법만큼 인기가 있지는 않지만, 여전히 일반적으로 사용됩니다. 이것은 심층 학습에 대한 보다 전문적인 접근에 사용되는 방법입니다. 네트워크를 피쳐 추출기로 사용합니다. 기존의 신경 네트워크의 계층들은 이미지에서 특정한 특징들을 배우는 것을 담당하기 때문에, 이러한 특징들을 철회하고 그것을 기계 학습 모델에 입력으로 만드는 것도 가능합니다.
신경망의 다른 종류는 무엇입니까?
기존의 신경망은 공유 체중을 이용하여 우주 전체로 확장된 표준 신경망으로 간주될 수 있는 반면, 몇 가지 다른 유형도 있습니다.
기존 신경망보다는 반복적인 신경망은 같은 시간 단계의 다음 층이 아닌 다음 시간 단계로 이동하는 가장자리를 가지면서 시간 전체에 걸쳐 확장됩니다. 이 인공 신경 네트워크는 음성 신호나 텍스트와 같은 시퀀스를 인식하기 위해 사용됩니다.
또한, 재귀신경망도 있습니다. 이 NN 시스템은 입력 시퀀스에 대한 시간 측면이 없지만 입력을 계층적으로 처리해야 합니다.
신경 네트워크가 작동 중입니다.
실제 상황에서 신경망의 진정한 이점이 무엇인지 이해하려고 할 때 그것은 까다로울 수 있습니다. 주식시장 전문가들 사이에서 인공신경망이 큰 인기를 끌고 있습니다. NN 시스템의 도움을 받아 금융시장, 주식, 금리, 각종 통화 등에도 적용할 수 있는 "알고리즘 트레이딩"을 적용할 수 있습니다. 신경망 알고리즘은 저평가된 주식을 찾고, 기존 주식 모델을 개선하고, 시장이 변화함에 따라 알고리즘을 최적화하는 방법을 찾기 위해 심층 학습을 이용할 수 있습니다.
신경망은 매우 유연하기 때문에, 그것들은 다양한 복잡한 패턴 인식에 적용될 수 있고 문제를 예측할 수 있습니다. 위의 예에 대한 대안으로, NN 시스템을 사용하여 사업을 예측하고, 이미지의 암을 감지하고, 소셜 미디어 이미지의 얼굴을 인식할 수 있습니다.
심층학습실시
신경망만이 실생활의 예를 가지고 있는 것은 아닙니다. Deep Learning은 다음 창작물 중 일부로도 설명할 수 있습니다.
가상 조수입니다.
채팅봇이나 서비스봇입니다.
개인화된 쇼핑 및 엔터테인먼트입니다.
색채화를 상상합니다(알고리즘을 사용하여 흑백 영상에 실제 색상을 재현합니다).
DL과 NN의 주요 차이점은 무엇입니까?
이러한 모든 정보로 인해 Deep Learning과 Neural Networks는 강하게 연결되어 있으며 분리될 때 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 무엇이 깊은 학습이고 신경망이 무엇인지 이해할 수 있으려면 주요 도약을 아는 것이 필수적입니다.
신경 네트워크는 입력 값과 출력 값의 형태로 데이터를 전송합니다. 연결을 사용하여 데이터를 전송하는 데 사용됩니다. 반면에 딥러닝은 자극과 뇌에 존재하는 관련 신경 반응 사이의 관계를 확립하려는 특징의 변형과 추출과 관련이 있습니다. 즉, 신경망은 천연자원 관리, 프로세스 제어, 차량 제어, 의사 결정 등에 사용되고, 딥러닝은 자동 음성 인식, 영상 인식 등에 사용됩니다.
요약
요약하자면, Deep Learning과 Neural Network는 서로를 완성하고 지금보다 훨씬 더 큰 기술적 경이로움으로 발전할 것입니다. 과정 페이지로 이동하여 기계 학습 응용 프로그램에 대한 과정을 수강합니다. 인공지능은 우리 시대의 다음 단계인데, 경험을 쌓을수록 사회에 더 많은 혜택을 줄 것으로 보입니다.
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