챗GPT 이용하기: 딥러닝에 대해서 배워보자

안녕하세요. 오늘은 챗GPT를 이용하여 딥러닝에 대해서 배워보도록 하겠습니다.

딥러닝(deep learning)

로봇에게 고양이나 개와 같은 다양한 사물을 인식하는 방법을 가르치려고 한다고 상상해 보세요. 하지만 로봇에게 고양이나 개가 어떻게 생겼는지 알려주는 대신 로봇이 스스로 학습하기를 원합니다.
이것이 바로 딥러닝이 필요한 이유입니다. 로봇에게 고양이와 개 사진을 많이 보여줌으로써 사물을 인식하도록 가르치는 것과 같습니다. 로봇은 모든 사진을 보고 그 안에서 패턴을 찾으려고 노력합니다. 예를 들어 고양이는 귀가 뾰족하고 개는 귀가 휘어져 있다는 것을 알아챌 수 있습니다.
그런 다음 로봇에게 새로운 사진을 보여주면 로봇은 동일한 패턴을 찾아 고양이인지 개인지 알아내려고 합니다. 뾰족한 귀가 보이면 고양이라고 추측할 수 있습니다. 귀가 휘어져 있으면 개라고 추측할 수도 있습니다.
하지만 로봇이 처음에 항상 정확하게 맞히는 것은 아닙니다. 그래도 괜찮아요. 옳고 그름을 구분할 수 있으니까요. 로봇이 고양이를 개라고 추측하면 "아니, 고양이야!"라고 말할 수 있습니다. 로봇은 실수를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 더 나아집니다.
이것이 바로 딥러닝의 기본 작동 방식입니다! 로봇에게 많은 예를 보여주고 실수를 했을 때 피드백을 주면서 사물을 인식하도록 가르치는 것과 같습니다. 그리고 더 많은 예제를 보여줄수록 사물을 더 잘 인식할 수 있습니다.
딥러닝은 사람이 사진을 보여주는 대신 컴퓨터 프로그램이 보여줍니다. 이 프로그램은 고양이(및 개, 기타 동물)의 수많은 사진을 보고 무엇이 서로 다른지 알아내려고 노력합니다. 무엇이 고양이를 고양이(패턴)로 만드는지 알게 되면 스스로 고양이를 인식할 수 있습니다. 더 딥한 설명을 하자면, 딥 러닝은 신경망이라는 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 데이터를 학습하고 예측하는 인공 지능의 한 유형입니다. 신경망은 인간 두뇌의 구조를 모델로 한 알고리즘 집합입니다. 뉴런이라고 하는 상호 연결된 노드 계층으로 구성되어 정보를 처리하고 전송합니다.
딥 러닝에서 신경망은 일반적으로 레이블이 지정된 데이터 형태의 대규모 예제 세트를 사용하여 학습됩니다. 예를 들어, 고양이 이미지를 인식하는 것이 과제인 경우 '고양이'로 레이블이 지정된 고양이 이미지 데이터 세트를 사용하여 네트워크를 훈련합니다. 학습하는 동안 네트워크는 입력 데이터에 공통된 패턴과 특징을 식별하는 방법을 학습합니다. 네트워크는 예측된 출력과 실제 출력의 차이를 최소화하는 것을 목표로 학습 데이터의 피드백에 따라 매개변수 또는 가중치를 조정합니다. 네트워크가 학습되면 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 이미지의 특징을 분석하고 학습 중에 학습한 패턴과 비교하여 고양이를 인식할 수 있습니다.
딥러닝의 힘은 복잡한 패턴을 학습하고 대규모 데이터 세트에 대해 정확한 예측을 내릴 수 있다는 데 있습니다. 딥러닝은 이미지 및 음성 인식부터 자연어 처리, 자율 주행 자동차에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

컴퓨터 알고리즘을 통해서 수많은 데이터를 학습시키고 학습시키지 않은 데이터를 추측하여 결과를 내놓는데 이는 실제와 거의 차이가 없을 만큼 일치시키는 것이 중요하다. 이를 위한 방법으로 매개변수 또는 가중치를 조정한다.

 

노드란?

딥 러닝에서 노드(뉴런이라고도 함)는 입력을 받아 입력을 처리하고 출력을 생성하는 기본 계산 단위입니다.
노드는 일반적으로 이전 계층의 다른 노드에서 입력을 받거나 입력 데이터에서 직접 입력을 받아 입력에 수학 함수를 적용한 후 다음 계층으로 전달되는 결과를 출력합니다.
입력에 적용되는 수학 함수를 활성화 함수라고 합니다. 노드의 출력을 결정하는 데 도움이 되죠. 딥 러닝에 사용되는 활성화 함수에는 시그모이드 함수, ReLU(정류 선형 단위) 함수, 소프트맥스 함수 등이 있습니다. 딥 러닝 모델의 노드는 계층으로 구성되며, 한 계층의 출력은 다음 계층의 입력으로 사용됩니다. 입력 계층은 raw 데이터를 수신하고 출력 레이어는 최종 출력 또는 예측을 생성합니다.

각 레이어의 노드 수와 네트워크의 레이어 수는 작업과 데이터의 복잡성에 따라 달라질 수 있습니다. 레이어와 노드가 더 많은 심층 네트워크일수록 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만 더 많은 학습 데이터와 연산 리소스가 필요합니다.
전반적으로 신경망의 노드 레이어는 네트워크가 복잡한 데이터 세트를 학습하고 정확한 예측을 할 수 있게 해주므로 딥 러닝에서 중요한 역할을 합니다.