딥러닝(Deep Learning) 입문

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딥러닝은 최근 AI(인공지능) 기술의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 이미지 인식, 음성 인식, 자율주행차 등 우리가 일상에서 사용하는 기술의 기반이죠. 그렇다면 딥러닝(Deep Learning)이란 무엇일까요? 오늘은 딥러닝의 기본 개념부터 주요 학습 기법까지 차근차근 알아보겠습니다.

 

1. 딥러닝이란?

딥러닝은 AI(인공지능)와 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌처럼 작동하는 신경망(Neural Network)을 사용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 쉽게 말해, 데이터를 보고 스스로 학습하여 결과를 도출하는 방법인데요, 머신러닝과 비슷하지만 더 복잡한 구조의 알고리즘을 사용해 더 깊이 있는 학습을 가능하게 합니다.

 

2. 머신러닝과 딥러닝의 차이

딥러닝은 머신러닝과 밀접하게 연관되어 있지만, 두 가지 방법에는 차이점이 있어요.

• 머신러닝은 데이터를 분석하고 학습하여 예측하는 알고리즘을 말합니다.
• 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 계층적인 신경망 구조를 사용해 데이터를 학습하는 방식입니다. 즉, 딥러닝은 더 많은 데이터와 복잡한 신경망을 사용해 높은 수준의 학습을 할 수 있어요.

 

3. 딥러닝의 시작: 퍼셉트론(Perceptron)

딥러닝의 역사는 퍼셉트론(Perceptron)이라는 개념에서 시작되었습니다. 퍼셉트론은 1957년에 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 제안한 인공 신경망의 초기 모델이에요. 인간의 뇌가 뉴런(신경 세포)을 통해 정보를 전달하고 처리하는 방식을 본떠 만들어졌죠.

퍼셉트론은 여러 입력을 받아들여 결과를 출력하는 구조로, 단순한 AND와 OR 연산을 수행할 수 있었지만, 더 복잡한 XOR 문제는 해결하지 못하는 한계가 있었습니다. 이후, 이를 개선한 모델이 등장하면서 딥러닝의 발전이 시작되었습니다.

 

4. 다층 퍼셉트론(MLP)과 역전파(Backpropagation)

퍼셉트론의 한계를 극복하기 위해 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)이 등장했어요. MLP는 여러 개의 은닉층(Hidden Layer)을 추가해 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 구조로 발전했습니다. 이를 통해 XOR 문제도 해결할 수 있었죠.

• MLP는 입력층, 은닉층, 그리고 출력층으로 구성되며, 비선형 문제를 해결하는 데 강력한 성능을 발휘합니다.
• 역전파(Backpropagation)는 학습 과정에서 오차를 계산한 후, 그 오차를 다시 뒤로 보내 가중치와 바이어스를 업데이트하는 방법입니다. 이를 통해 딥러닝 모델은 점점 더 정확한 예측을 할 수 있게 됩니다.

 

5. 활성화 함수(Activation Function)

딥러닝에서는 활성화 함수가 매우 중요한 역할을 합니다. 활성화 함수는 비선형성을 추가해 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 도와주죠. 주요 활성화 함수에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 시그모이드(Sigmoid): 출력 값이 0과 1 사이로 제한됩니다. 하지만 값이 너무 크거나 작을 경우 기울기 소실 문제가 발생할 수 있어요.
• 하이퍼볼릭 탄젠트(Tanh): 시그모이드와 유사하지만 출력 값이 -1에서 1 사이입니다. 역시 기울기 소실 문제가 있을 수 있습니다.
• 렐루(ReLU): 입력 값이 양수일 때는 그대로 출력하고, 음수일 때는 0을 출력합니다. 간단하면서도 성능이 좋지만, Dying ReLU 문제(음수 값이 계속 0으로 변하는 현상)가 있을 수 있습니다.
• 리키 렐루(Leaky ReLU): ReLU의 문제를 해결하기 위해 음수 값에도 작은 값을 주어 Dying ReLU 문제를 완화한 함수입니다.
• 소프트맥스(Softmax): 출력 값이 0에서 1 사이에 위치하며, 출력 값들의 합이 1이 됩니다. 주로 분류 문제에서 사용됩니다.

 

6. 손실 함수(Loss Function)

모델이 학습할 때, 예측한 값과 실제 값의 차이를 계산하는 손실 함수도 중요합니다. 손실 함수는 예측이 얼마나 틀렸는지 평가하는 역할을 하죠. 주요 손실 함수에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• MSE(Mean Squared Error): 회귀 문제에서 주로 사용되며, 예측 값과 실제 값의 차이를 제곱해 평균을 구합니다.
• Binary Cross-Entropy: 이진 분류 문제에서 사용됩니다. 예측 확률과 실제 레이블 간의 차이를 계산하죠.
• Categorical Cross-Entropy: 다중 분류 문제에서 사용되며, 각 클래스별 확률을 계산하여 손실을 평가합니다.

 

7. 옵티마이저(Optimizer)

딥러닝 모델은 손실 값을 최소화하기 위해 옵티마이저를 사용해 학습을 진행합니다. 옵티마이저는 손실 값을 줄이면서 모델이 더 나은 예측을 할 수 있도록 도와줍니다. 주요 옵티마이저로는 다음과 같은 것들이 있어요.

• 경사하강법(Gradient Descent): 손실 함수의 기울기를 계산해 최적의 가중치를 찾는 방법입니다.
• Adam: 파라미터에 대해 적응적으로 학습률을 조정하는 옵티마이저로, 빠르고 안정적인 학습을 도와줍니다.
• 모멘텀(Momentum): 과거의 기울기 변화를 반영해 더 빠르게 수렴할 수 있도록 돕는 방법입니다.