인공지능 딥러닝의 개념과 학습과정에 대해서

딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning)의 하위 분야로, 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 한 학습 방법입니다. 특히, 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)을 사용하여 데이터에서 패턴을 자동으로 학습하고, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

인공지능의 기능중 딥러닝에 대해서 개념과 학습과정에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 

(이미지 출처 다음이미지)

딥러닝의 개념

1. 인공 신경망(Artificial Neural Networks, ANN)
   - 딥러닝의 핵심은 인공 신경망(ANN)입니다. 신경망은 인간 뇌의 신경 세포(뉴런)을 모델링한 수학적 모델 입니다. 
   

     -  입력층(Input Layer) : 데이터가 신경망으로 들어오는 층입니다.
     -  은닉층(Hidden Layer): 입력 데이터에서 추상적인 패턴을 학습하는 층입니다. 다층 구조를 통해 더 복잡한 패턴을 추출합니다.
     -  출력층(Output Layer) : 예측 결과를 출력하는 층입니다.
 
2. 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)
  - 심층 신경망**은 여러 개의 은닉층을 가진 신경망을 의미합니다. 층이 많아지면서 모델이 처리할 수 있는 패턴이 점점 더 복잡해지고, 비선형적 관계를 학습할 수 있습니다.
  - 딥러닝의 "딥"은 바로 이 다층 구조에서 비롯됩니다.

3. 활성화 함수(Activation Function)
   - 각 뉴런은 입력 신호를 계산한 후 활성화 함수를 통해 출력합니다. 이 함수는 비선형성을 부여하여, 모델이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 도와줍니다.
   

- 대표적인 활성화 함수:
     - ReLU(Rectified Linear Unit): \( f(x) = max(0, x) \)
     - Sigmoid: \( f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \)
     - Tanh: \( f(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} \)

4. 역전파(Backpropagation)
   - 역전파는 신경망 학습에서 중요한 알고리즘입니다. 출력과 실제 값 사이의 오차를 계산하고, 그 오차를 각 뉴런에 역으로 전달하여 가중치를 업데이트합니다.

 

딥러닝의 학습과정

1. 데이터 준비 및 전처리
   - 딥러닝 모델은 대량의 데이터를 필요로 합니다. 따라서 먼저 데이터를 준비하고, 정규화(normalization), 표준화(standardization), 결측치 처리 등의 전처리 과정이 필요합니다.
   
2. 모델 설계
   - 문제에 맞는 신경망 구조를 설계합니다. 예를 들어, 이미지 분류 문제라면 CNN을, 텍스트 생성 문제라면 RNN이나 Transformer를 사용할 수 있습니다.
   
3. 훈련(Training)
   - 훈련 데이터를 사용하여 신경망을 학습시킵니다. 이때 배치 학습(batch learning)이나 미니 배치 학습(mini-batch learning)을 사용할 수 있으며, 경사 하강법을 통해 모델 파라미터(가중치)를 조정합니다.
   
4. 검증 및 평가
   - 테스트 데이터를 사용하여 모델을 평가하고, 과적합(overfitting)이나 과소적합(underfitting)을 방지하기 위한 조치를 취합니다.
   
5. 모델 튜닝
   - 하이퍼파라미터 튜닝, 드롭아웃(dropout) 기법, 배치 정규화(batch normalization) 등의 기법을 사용하여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.