현대 AI 기술의 핵심! 인공지능 딥러닝의 개념과 활용 알아보기

 

현대 AI 기술의 핵심! 인공지능 딥러닝의 개념과 활용 알아보기

안녕하세요, 이호스트ICT입니다.
IT와 AI 기술이 혁신적으로 발전하면서, 인공지능분야에서 딥러닝은 뛰어난 성능을 보여주며 인정받고 있습니다. 
딥러닝은 복잡한 문제 해결을 물론 비즈니스모델을 혁신하는 데 수많은 기여를 하고 있으며, 무엇보다 컴퓨터 과학 및 인공지능 분야에서 중요한 연구 주제이기도 한데요. 

오늘 포스팅에서는 현대 AI 기술의 핵심인 인공지능 딥러닝의 개념과 활용에 대해 알아보도록 하겠습니다. 

※이 포스팅은 이호스트ICT 사내 스터디 자료로, IDC 영업팀에서 제작한 원본을 토대로 작성되었습니다. 

딥러닝의 개념에 대해 먼저 알아보고, 장단점, 그리고 적용사례, 성능 구현을 위해 필요한 GPU 모델에 대한 비교 분석까지 함께 알아보도록 하겠습니다. 

딥러닝에 제대로 이해하기 위해서는 인공지능 머신러닝 그 비슷한 개념들과의 차이를 온전히 이해하는 것이 중요합니다. 그 개념간 차이를 간략하게 설명하겠습니다.

인공지능이란 지적인 정보를 처리하는 기술로 정의되며, 머신러닝은 인공지능 속의 한 분야이며 기계가 어떤 문제에 대한 답을 이끄는 모델을 만드는 것입니다. 딥러닝 역시 머신러닝의 한 분야에 속합니다. 즉, 인공지능이라는 대분류 아래 머신러닝, 딥러닝이 포함되는 것입니다. 

■인공지능 (Artificial Intelligence, AI):
인공지능은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 컴퓨터 프로그램이나 기계에 구현하는 분야를 말합니다. 인공지능은 사람과 유사한 지능을 갖춘 시스템을 개발하고자 하는 목표를 가지고 있습니다. 인공지능은 논리 추론, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 기술과 분야를 포함합니다.
■머신러닝 (Machine Learning):
머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 시스템이 데이터를 학습하고 패턴을 인식하여 스스로 학습하는 능력을 갖추게 하는 기술입니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 모델을 구축하고, 해당 모델을 사용하여 예측, 분류, 군집화 등 다양한 작업을 수행합니다. 머신러닝은 주어진 데이터를 분석하고 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 주로 사용됩니다.
■딥러닝 (Deep Learning):
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 하는 알고리즘입니다. 딥러닝은 다양한 은닉층(hidden layer)을 가진 신경망 구조를 사용하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 이러한 신경망은 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 유형의 데이터에서 탁월한 성능을 보여줍니다. 딥러닝은 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원을 요구하지만, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 거두고 있습니다.

딥러닝과 머신러닝의 차이에 대해 알아보겠씁니다. 
머신러닝은 사람을 학습시키는 과정에서 착안한 방법을 사용해서 어떤 데이터의 입력 값과 이에 대응한 출력 값을
알려주면 출력방법에 대해 스스로 학습하는 것입니다.
즉, 머신러닝은 지정된 작업을 절차적으로 수행하는 것이 아니라, 정해진 과업 수행을 위해 스스로 방법을 찾고
결과를 도출하는 것입니다.

딥러닝은 머신러닝과 같이 스스로 학습한다는 점에서 동일하나 출력 값에 대한 정보를 학습시키지 않으며,
분류를 위해 특징조차 스스로 학습한다는 점에서 차별화됩니다.

딥러닝의 딥은 머신러닝보다 데이터의 양이 많아지고 중간 처리과정이 깊어져서 딥러닝이라고 합니다.
스스로 그 특징을 찾아서 학습해야 하므로 애초에 머신러닝보다 더 많은 데이터가 투입되어야하며
더많은 중간 과정이 필요합니다. 즉, 딥러닝이 데이터에 더 의존하는 성질을 가지고 있다 라고 할 수 있습니다.

지금까지의 내용을 정말 간단하게 설명드리기 위해 글씨체가 다른 A자의 그림을 준비했습니다. 

사람은 다른 형태의  A를 모두 A로 인식할 수 있지만. 기계는 사람이 첫번째  A만 등록했다면  다른 A를 인식하지 못합니다.
즉 사람은 어떤 데이터를 받아들일 때 추상적으로 인식하고 기계는 구체적으로 인식하기에, 
따라서 이 두 종류의 A를 보고 제 3의 A를 보고 인식할 수 있게 하는 기술이 딥러닝입니다.

딥러닝 모델의 종류로는 크게 4가지로 나뉘고 있습니다.

딥러닝의 장점에 대해 알아보겠습니다. 

첫번째로 딥러닝은 사람보다 빠른 학습이 가능합니다. 
어느 한 분야의 전문가를 양성해내기보다 딥러닝을 통해 전문기계를 만들어내는 것이 시간이 적게 걸립니다.

쉽고 빠른 커스터마이징이 가능합니다. 기존의 규칙 기반 알고리즘은 제품의 자동화에 적용하기 위해 사전 지식이 필요했고, 완성된 규칙을 검증하기 위해서도 관찰과 실험도 필요했습니다.
이에비해 딥러닝은 자동화된 요인 추출 능력으로 스스로 최적의 규칙이 무엇인지 찾아낼 수 있습니다.

그러나 딥러닝은 인간보다 빠르지만,  규칙 기반의 알고리즘과 비교했을 때는 데이터 학습 자체에 오랜 시간이 필요합니다. 딥러닝을 위해서는 질 좋은 많은 양의 데이터가 필요합니다. 기계가 1000개의 카테고리의 사물을 인간 수준으로 분류하는 데 있어 1개 카테고리 당 대량 1431장의 이미지가 필요하다고 합니다. 즉 기계가 어떤 사진을 보고 이사진이 나무임을 알게 하려면 아주 화질이 좋은 여러 종류의 나무 사진이 1,431장이 필요하다는 것이죠.

이러한 딥러닝이 적용된 사례를 준비햇습니다. 
가족의 음성샘플 바탕으로 딥러닝 기술로 반복 학습하여 목소리 생성하는 사례도 확인할 수 있습니다. 


https://youtu.be/wKpYNJS5Vrk

딥러닝에 적합한 GPU 그래픽 카드 중 인기와 수요가 많은 모델들에 대해 분석해보겠습니다. 
GPU 선택시 쿠다코어 및 텐서코어의 수, 메모리 크기, 메모리의 대역폭, TDP에 따라 가격이 높아지는 것을 알 수 있습니다.

딥러닝의 활용 방안은 매일 더 다양해지고 있으며, 여러 산업에 걸쳐 개발되고 있습니다.기업들은 딥러닝을 활용할 것인가 아닌가에 대한 선택지보다, 어떻게 활용할 것인지에 대해 고민하고 있습니다. 즉, 필수가 되고 있는 산업임은 분명한 사실인데요. 비단 IT 기업에 그치는 것이 아닌, 다른 산업 분야에 속해있다고 할지라도 다가오는 거대한 변화의 핵심 축인 딥러닝에 대해 꾸준하게 탐구해야 할 것입니다. 

오늘 포스팅에서는 인공지능 딥러닝의 개념과 활용 방법들에 대해 알아보았는데요. 
쉽게 표현을 하고자 노력한 포스팅이오니 여러분께 많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

더 자세한 자료 탐색이 필요한 분께서는, 아래 PDF 첨부 파일을 다운로드하여 확인해보세요. 감사합니다. 

20240108 스터디자료_AI와 딥러닝_IDC사업부.pdf

0.95MB

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