머신 러닝: 기계가 지능을 얻게 되는 과정
기계와 신경망은 어떻게 학습하나요?
"컴퓨터는 프로그래밍 없이도 결정을 내리고 예측 작업을 수행할 수 있습니다." 처음에는 미래의 기술처럼 들릴 수 있지만, 이미 기업 분야에서는 널리 사용되고 있으며 개인 생활에서도 여러 활용 사례를 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 예를 들어, 흔히 사용되는 스트리밍 서비스는 항상 사용자에게 가장 잘 맞는 시리즈, 영화, 음악이 무엇인지 파악하고 추천합니다.
이 시스템은 사용자의 행동을 학습한 신경망에 의해 작동합니다. 머신 러닝을 통해 훈련된 모든 신경망은 개인의 TV 시청부터 고도로 복잡한 비전 시스템에 이르기까지 동일한 원리로 작동합니다.
컴퓨터는 대량의 데이터를 입력받아 학습합니다. 이 훈련 데이터를 기반으로 기계는 지속적으로 학습하고 단계적으로 신경망을 형성해 나갑니다. 이 과정에서 데이터가 처리되어 원하는 결과를 도출하게 됩니다.
비닝의 종류에는 무엇이 있나요?
이 순서는 동일하지만, 훈련 데이터를 처리하는 방법은 다양합니다.
지도 학습: 알고리즘에는 질문과 해당 답변이 모두 제공됩니다. 이 데이터를 학습하여 새로운 질문이 주어지면 정확히 답을 매칭할 수 있도록 합니다.
비지도 학습: 알고리즘에는 질문만 제공되고 데이터를 통해 패턴과 구조를 인식하는 법을 학습합니다. 데이터를 올바르게 그룹화함으로써 클러스터 분석을 수행할 수 있습니다.
강화 학습: 시스템은 환경과 상호작용하며, 최적의 행동을 학습합니다. 잘못된 행동은 벌을 받고, 올바른 행동은 보상받아 강화됩니다.
신경망은 알고리즘의 핵심이며 시스템의 성공에 크게 기여하기 때문에 신경망을 훈련하는 작업은 매우 중요합니다. Google, Microsoft, IBM과 같은 대기업이 머신 러닝 개발과 데이터베이스 생성에 막대한 금액을 투자해 온 것은 우연이 아닙니다. Google은 자체 TensorFlow 데이터베이스를 오픈 소스로 제공하기도 했는데, 이는 데이터베이스에 공개적으로 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 해당 데이터베이스가 지속적으로 추가 개발이 진행되고 있음을 의미합니다.
신경망에 집중
신경망은 매우 복잡한 구조를 가지고 있으며 인간의 뇌 구조를 모방하기 위해 개발되었습니다. 방대한 양의 데이터를 이용하여 수많은 훈련을 수행하면 네트워크에 점점 더 많은 연결이 형성되어 알고리즘이 원하는 작업을 점점 더 능숙하게 수행하게 됩니다. 작업의 종류에 따라 신경망에 요구되는 사항은 어플리케이션 분야에 따라 다릅니다.
심층 신경망: DNN
여러 개의 층으로 구성된 신경망은 DNN이라고 하며 딥러닝이라는 용어에 해당합니다. 심층 신경망은 항상 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 은닉층들은 서로 상호 학습하며 항상 이전 층에서 수신 받은 출력을 사용합니다. 이를 통해 DNN은 복잡한 패턴과 상관 관계를 인식할 수 있지만, 고품질 결과를 제공하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요합니다. 또한 은닉층이 많기 때문에 솔루션 경로가 명확하지 않아 출력 결과를 해석하는 것이 어려울 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 DNN은 복잡한 관계를 이해하고 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있어 분류 또는 패턴 인식 작업에 널리 사용됩니다.
Convolutional Neural Network: CNN
This method is used for image processing and interpretation, as they are particularly good at recognizing and evaluating spatial features. Thanks to this type of machine learning, images can be interpreted in both 3D and 2D. Like DNNs, they have several layers in which the images are evaluated at pixel level. In the convolution layer, the network searches for matches in shapes and patterns in the pixels. This is always followed by a pooling layer, which simplifies the image again so that only the most important image components are retained. These layers are repeated so that the result is increasingly accurate. In the output layer, the CNN then decides what kind of object has just been "seen". CNNs must also be fed with large amounts of image data in order to deliver correct results.
생성적 적대 신경망: GAN
이 유형의 머신 러닝을 활용하는 경우에는 네트워크가 독립적으로 학습한다고 말할 수 있습니다. 데이터는 데이터베이스에서 제공되지 않고 두 네트워크 간의 "경쟁"을 통해 생성됩니다. GAN에는 항상 생성망과 판별망이 있습니다. 생성망이 실제 사례와 생성된 사례를 제공하면, 판별망은 이 사례들을 평가하고 구별해야 합니다. 실행이 1회 이뤄질 때마다 두 네트워크 모두 서로를 통해 학습하며 개선됩니다. 궁극적으로 생성자는 매우 현실적인 사례를 생성할 수 있게 됩니다. GAN에서는 데이터의 해석이 아닌 데이터 생성을 목표로 하며, 이것이 CNN 및 DNN과 구별되는 주요한 특징입니다.
머신 러닝이 없었다면 인간은 데이터 해석에서 한계에 부딪혔을 것입니다. 끊임없이 증가하는 데이터 세트를 올바르게 처리하기 위해 신경망은 다양한 산업에서 평가와 해석을 대신하고 있습니다. 대표적인 사례는 다음과 같습니다.
로봇의 오브젝트 및 이미지 인식용
감시 시스템의 생체 정보 및 얼굴 인식
자율주행을 위한 경고 시스템
자동 번역 도구
물류 자동화 분야
이제 우리는 "머신 러닝은 무엇인가"라는 질문보다는 머신 러닝이 아닌 것은 무엇인가에 대해 답할 수 있게 되었습니다. AI와 머신 러닝이라는 주제는 비전 시스템을 포함하여 이미 사회의 거의 모든 분야에서 폭넓게 논의되고 있습니다. Basler에서는 개별 상담을 통해 머신 러닝 활용 방법과 이를 통해 얻을 수 있는 이점에 대해 전문적인 조언을 제공합니다.
