[KT AIVLE SCHOOL 3기] 딥러닝(1)

1. 딥러닝

딥러닝은 인공신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 기술이다.
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌 구조에서 영감을 받아 설계되었다.
딥러닝은 이미지, 음성, 언어 등 다양한 형태의 데이터를 분석하고, 패턴을 찾아내어 예측 모델을 만든다.
딥러닝 모델은 레이어라는 연속적인 계층을 가지고 있으며, 각 레이어에서는 입력 데이터를 변환하여 출력 데이터를 생성한다.
이러한 과정을 통해 딥러닝 모델은 데이터의 복잡한 패턴을 이해하고 예측력을 강화할 수 있다.
딥러닝은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Generative Adversarial Network(GAN) 등의 다양한 인공신경망을 사용한다.

이러한 인공신경망은 이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리, 게임 등 다양한 분야에서 사용되며, 기존의 방법보다 높은 정확도와 성능을 제공한다. 딥러닝은 Python, TensorFlow, PyTorch, Keras 등의 프로그래밍 언어와 라이브러리를 사용하여 구현할 수 있다. 대량의 데이터를 처리하고 높은 성능을 요구하는 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있으며, 앞으로 더 많은 분야에서 사용될 것으로 예상된다.

 

2. 딥러닝의 종류

 

딥러닝은 다양한 종류가 있지만, 가장 대표적인 종류는 다음과 같다.

Convolutional Neural Network (CNN)
이미지 처리 분야에서 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘이다.이미지 인식, 분류, 분할, 객체 탐지 등에 적용된다.각 레이어에서 이미지에서 특징을 추출하고, 이를 기반으로 다양한 작업을 수행한다.

 Recurrent Neural Network (RNN)
- 순차 데이터(시계열 데이터, 자연어 처리 등)를 처리하는 데 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘이다.
- 이전 레이어에서 출력된 결과를 현재 레이어의 입력으로 사용한다.
- 기억 상태를 유지하기 때문에, 장기적인 상황을 고려할 수 있다.

Generative Adversarial Network (GAN)
- 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 분야에서 적용될 수 있는 딥러닝 알고리즘이다.
- 두 개의 인공신경망을 대립시켜서, 새로운 데이터를 생성하는 방식으로 동작한다.
- 생성된 데이터는 원래 데이터와 매우 유사하며, 생성된 데이터를 이용하여 새로운 모델을 만들거나, 데이터 분석 등에 사용된다.

Autoencoder
- 비지도 학습 방법 중 하나로, 데이터의 차원 축소나 잡음 제거 등에 사용된다.
- 입력 데이터를 인코딩하여 낮은 차원의 표현으로 만든 후, 이를 디코딩하여 원래 데이터의 근사치를 생성한다.
- 이러한 과정에서, 데이터의 중요한 특징을 추출하고, 잡음을 제거할 수 있다.

 

3. 딥러닝의 역사

딥러닝은 인공신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 기술이다.
이러한 인공신경망은 1950년대부터 연구되어온 분야이며, 1980년대에는 Backpropagation 알고리즘이 개발되어 인공신경망의 효율성이 대폭 개선되었다.

그러나 당시에는 컴퓨팅 파워가 부족해 실제적인 응용에는 한계가 있었다.
2006년에는 Geoffrey Hinton과 그의 팀이 Backpropagation 알고리즘을 개선하여, 딥러닝의 성능을 대폭 개선했다.
이후로 딥러닝은 이미지, 음성, 언어 등 다양한 분야에서 높은 정확도와 성능을 제공하며, 기존의 방법보다 뛰어난 성과를 내고 있다.

2012년에는 AlexNet이라는 딥러닝 모델이 이미지 인식 대회인 ImageNet에서 우승하여, 딥러닝 기술의 대중화에 큰 역할을 하였다.
이후로 딥러닝 기술은 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술 발전과 함께 더욱 발전하고 있으며, 다양한 분야에서 활용되고 있다.
딥러닝의 발전에는 컴퓨팅 파워의 증가, 빅데이터의 활용, 개방형 소프트웨어와 라이브러리의 등장 등이 큰 역할을 하였다.
앞으로도 딥러닝의 기술 발전은 계속될 것으로 예상되며, 새로운 분야에서의 응용 가능성이 크게 기대된다.

 

3. 딥러닝 예제 코드

다음은 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 구현된 딥러닝 예제 코드이다. 이 예제는 MNIST 데이터셋을 사용하여 손글씨 숫자 인식 모델을 만드는 코드이다.

import tensorflow as tf

# MNIST 데이터셋 로드
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 데이터 전처리
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 모델 구성
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 모델 컴파일
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer='adam',
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 모델 평가
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

위 코드에서는 먼저 TensorFlow 라이브러리를 불러오고, MNIST 데이터셋을 로드하여 데이터를 전처리한다. 그 후 모델을 구성하고, 컴파일한다. 이후 모델을 학습시키고, 평가한다. 이 코드는 손글씨 숫자를 인식하는 모델을 구현하는 코드로, 5번의 에포크로 학습을 진행하고, 테스트 데이터에 대한 정확도를 출력한다.

4. 선형회귀

선형 회귀 신경망은 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형 관계를 모델링하는 간단한 신경망 구조이다.
입력 계층, 은닉 계층, 출력 계층으로 구성되며, 각 계층은 노드로 구성된다.
입력 계층은 입력 데이터를 받아들이고, 은닉 계층은 입력 데이터의 특징을 추출하는 역할을 한다.
출력 계층은 최종 예측 값을 생성한다.

선형 회귀 신경망은 가중치와 편향을 사용하여 입력 변수와 출력 변수 사이의 관계를 모델링한다.
학습 중에는 가중치와 편향이 최적화되며, 이를 통해 입력 데이터와 실제 출력 값 사이의 오차를 최소화한다.
선형 회귀 신경망은 구조가 간단하지만, 선형 회귀 문제를 해결하는 데 효과적이다.
그러나 비선형 문제를 다루기에는 한계가 있으며, 이 경우에는 다른 신경망 구조를 사용해야 한다.

선형 회귀에서 사용되는 선형 가설식은 다음과 같다.

y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b

여기서 y는 종속 변수(예측하고자 하는 값), x1, x2, ..., xn은 독립 변수(예측 변수), w1, w2, ..., wn은 각 독립 변수에 대한 가중치(weight), b는 절편(intercept)을 나타낸다.

선형 가설식은 각 독립 변수와 가중치를 곱한 후 이를 모두 더한 값에 절편을 더하여 종속 변수를 예측하는 식이다. 선형 가설식은 단순한 구조이지만, 다양한 문제에서 사용되는 중요한 개념 중 하나이다.