인공지능 - 딥러닝 입문 개념 정리

1. 딥러닝의 기초: 필수 라이브러리 Numpy

딥러닝의 기본적인 연산, 특히 벡터 및 행렬 연산을 효율적으로 수행하기 위해서는 Numpy를 이해하는 것이 필수적입니다. Numpy는 머신러닝과 딥러닝에서 수치 계산을 수행하는 데 가장 많이 사용되는 라이브러리로, 빠르고 효율적인 계산을 가능하게 합니다. 이를 통해 데이터 전처리부터 모델 학습까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

2. 활성화 함수: 딥러닝 모델의 심장

딥러닝 모델에서 가장 중요한 요소 중 하나는 활성화 함수입니다. 활성화 함수는 입력 신호를 출력 신호로 변환하여 신경망의 비선형성을 추가합니다.

• 가장 널리 사용되는 활성화 함수인 ReLU (Rectified Linear Unit)는 기울기 소실 문제를 해결하는 데 특히 효과적입니다.
• 다른 함수들, 예를 들어 하이퍼볼릭 탄젠트와 시그모이드도 여전히 특정 상황에서 유용하게 사용됩니다.

3. 딥러닝 아키텍처: CNN과 DNN의 이해

딥러닝에서 다양한 문제를 해결하기 위해 여러 아키텍처가 개발되었습니다.

• 이미지 처리에 특화된 CNN (Convolutional Neural Network)은 LeNet, AlexNet, VGG 같은 모델들을 통해 큰 성과를 거두었습니다.
• 특히 R-CNN은 객체 감지에서 강력한 성능을 발휘합니다. 또한, 심층 신경망 (DNN)은 다층 퍼셉트론을 확장한 모델로, 딥러닝의 핵심을 이루고 있습니다.

4. 전이학습(Transfer Learning): 적은 데이터로도 학습하기

전이학습은 사전 훈련된 모델을 사용하여 새로운 작업을 수행하는 방법입니다. 이 방법은 대규모 데이터셋이 없더라도 효과적인 학습을 가능하게 합니다. 전이학습의 주요 이점은 “더 적은 데이터로 학습 가능” 하다는 점입니다. 이는 특히 데이터가 부족한 환경에서 유용하게 작용하며, 새로운 작업에 쉽게 적용될 수 있습니다.

5. 모델 성능 평가와 하이퍼파라미터 튜닝

모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 지표가 사용됩니다. 정확도, 재현율, 정밀도는 대표적인 성능 평가 지표입니다. 또한, 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 하며, 그리드 서치, 랜덤 서치, 베이지안 최적화와 같은 방법들이 주로 사용됩니다. 이 과정에서 기울기 소실 문제를 염두에 두는 것도 중요합니다. 그러나, 매개변수 수는 성능 평가보다는 모델의 복잡성을 측정하는 데 사용됩니다.

6. 생성 모델: GAN과 VAE의 활용

데이터 생성과 압축을 위한 생성 모델로는 GAN (Generative Adversarial Network)과 VAE (Variational Autoencoder)가 있습니다.

• GAN은 생성기와 판별기의 경쟁을 통해 고품질의 데이터를 생성하는 데 탁월합니다.
• VAE는 잠재 공간을 통해 데이터를 생성하고 압축하는 데 유용합니다.

7. 특정 모델의 용도와 특징

• BERT는 자연어 처리 작업에서 강력한 성능을 발휘하는 모델로, 양방향성 학습과 사전 훈련을 통해 문장 분류와 같은 작업을 효율적으로 수행합니다. BERT는 “이미지 생성” 주요 용도가 아니며, 실시간 데이터 처리에는 적합하지 않습니다. 사전 훈련된 모델을 활용하는 것이 특징입니다.

• 또한, RAG (Relevance-Augmented Generation)은 여러 유형의 데이터를 통합 처리할 수 있는 멀티모달 학습 모델로 주목받고 있습니다.

8. 데이터 증강과 처리 기법

데이터 증강은 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위해 중요한 기술입니다. 이미지 데이터에서는 회전, 자르기, 반전 등의 기법이 사용되며, 이는 원본 데이터를 변형시켜 모델 학습에 다양한 예제를 제공합니다. “재배열”은 데이터 변형에 포함되지 않지만, 데이터 구조를 변화시키는 방법으로 사용될 수 있습니다.

결론:

딥러닝은 복잡한 개념들과 기술들이 얽혀 있는 분야이지만, 핵심 개념들을 이해하고 이를 실무에 적용하는 것이 성공적인 모델 개발의 첫걸음입니다.