AI에서 딥 러닝이란 무엇인가요?
딥 러닝은 인간의 두뇌에서 착안한 방법으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능(AI) 방법입니다. 딥 러닝 모델은 복잡한 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성할 수 있습니다. 이미지를 설명하거나 사운드 파일을 텍스트로 변환하는 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 자동화하는 데 딥 러닝 방법을 사용할 수 있습니다.
딥 제너레이티브 러닝이란 무엇인가요?
딥 제너레이티브 러닝은 학습된 입력으로부터 새로운 출력을 생성하는 데 초점을 맞춘 딥 러닝입니다. 전통적으로 딥 러닝은 데이터 간의 관계를 식별하는 데 초점을 맞췄습니다. 딥 러닝 모델은 데이터세트의 패턴을 인식하도록 대량의 데이터를 사용하여 훈련되었습니다.
딥 제너레이티브 러닝은 패턴 인식에 생성을 추가합니다. 이러한 모델은 데이터 패턴을 찾은 다음 고유한 자체 패턴을 생성합니다. 예를 들어 여러 책의 텍스트를 분석한 다음 이 정보를 사용하여 원본 책에는 없는 새로운 문장과 단락을 생성할 수 있습니다.
딥 제너레이티브 러닝은 현대적 생성형 AI와 파운데이션 모델의 기반입니다. 이러한 모델은 방대한 데이터를 기반으로 훈련된 대규모 딥 러닝 기술을 사용하여 질문에 답변, 텍스트에서 이미지 생성, 콘텐츠 작성 등 복잡한 작업을 수행합니다.
딥 러닝이 중요한 이유는 무엇인가요?
딥 러닝 기술은 다음과 같은 일상적 제품에 사용되는 여러 인공 지능 애플리케이션의 기반입니다.
- 챗봇 및 코드 생성기
- 디지털 어시스턴트
- 음성 인식 TV 리모컨
- 사기 탐지
- 자동 얼굴 인식
자율 주행 자동차, 가상 현실 등과 같은 기술의 중요한 구성 요소이기도 합니다. 기업은 딥 러닝 모델을 사용하여 다양한 애플리케이션에서 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다.
딥 러닝 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?
딥 러닝은 자동차, 항공 우주, 제조, 전자, 의학 연구 및 기타 분야에서 여러 가지 사용 사례에 활용됩니다.
- 자율 주행 자동차는 딥 러닝 모델을 사용하여 사물을 감지합니다.
- 방위 시스템은 딥 러닝을 사용하여 위성 영상의 관심 영역에 플래그를 지정합니다.
- 의료 영상 분석은 딥 러닝을 사용하여 의학적 진단에서 암세포를 탐지합니다.
- 공장에서는 딥 러닝 애플리케이션을 사용하여 사람이나 물체가 기계로부터 안전하지 않은 거리 내에 있는지 감지합니다.
딥 러닝의 이러한 다양한 사용 사례를 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리(NLP), 추천 엔진, 생성형 AI라는 5가지 범주로 그룹화할 수 있습니다.
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 이미지와 동영상에서 자동으로 정보와 인사이트를 추출합니다. 딥 러닝 기법을 사용하여 인간과 동일한 방식으로 이미지를 이해합니다. 컴퓨터 비전에는 다음과 같은 여러 애플리케이션이 있습니다.
- 이미지 및 동영상 아카이브에서 안전하지 않거나 부적절한 콘텐츠를 자동으로 제거하는 콘텐츠 조정
- 얼굴을 식별하고 뜬 눈, 안경 및 수염과 같은 속성을 인식하는 얼굴 인식
- 브랜드 로고, 의복, 안전 장비 및 기타 이미지 세부 정보를 식별하기 위한 이미지 분류
음성 인식
딥 러닝 모델은 다양한 음성 패턴, 높낮이, 톤, 언어 및 억양에도 불구하고 인간의 음성을 분석할 수 있습니다. Amazon Alexa, 텍스트 음성 변환, 음성 텍스트 변환 소프트웨어는 음성 인식을 사용하여 다음 작업을 수행합니다.
- 고객 센터 상담원 지원 및 자동으로 통화 분류
- 임상 대화를 실시간으로 문서화
- 더 많은 사람들이 콘텐츠를 시청할 수 있도록 동영상 및 회의 녹화본에 정확한 자막 제공
- 스크립트를 지능형 음성 지원을 위한 프롬프트로 변환
자연어 처리
컴퓨터는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 텍스트 데이터와 문서에서 인사이트와 의미를 수집합니다. 사람이 만든 자연스러운 텍스트를 처리하는 이 기능은 다음을 비롯한 다양한 사용 사례에 활용됩니다.
- 자동 가상 에이전트 및 챗봇
- 문서 또는 뉴스 기사 자동 요약
- 이메일 및 양식과 같은 긴 형식의 문서에 대한 비즈니스 인텔리전스 분석
- 소셜 미디어에 대한 긍정적 및 부정적 댓글과 같이 감정을 나타내는 핵심 문구 인덱싱
추천 엔진
애플리케이션은 딥 러닝 방법을 사용하여 사용자 활동을 추적하고 맞춤형 추천을 개발할 수 있습니다. 사용자의 행동을 분석하여 사용자가 새로운 제품이나 서비스를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어
- 맞춤형 비디오 및 콘텐츠 추천
- 맞춤형 제품 및 서비스 추천
- 검색 결과를 필터링하여 사용자 위치와 행동을 기반으로 관련성 있는 콘텐츠 강조 표시
생성형 AI
생성형 AI 애플리케이션은 새로운 콘텐츠를 생성하고 최종 사용자와 더 세련되게 소통할 수 있습니다. 생성형 AI는 복잡한 워크플로 자동화, 아이디어 브레인스토밍, 지능형 지식 검색을 지원할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Q Business와 Amazon Q Developer 같은 생성형 AI 도구를 사용하면 다음이 가능합니다.
- 자연어로 질문하고 여러 내부 지식 소스에서 요약된 답변 받기
- 코드 제안, 자동 코드 스캔, 업그레이드 받기
- 새 문서, 이메일, 기타 마케팅 콘텐츠를 더 빠르게 생성
딥 러닝은 어떻게 작동하나요?
딥 러닝 모델은 인간의 뇌를 본떠 설계된 신경망입니다. 인간의 뇌 안에는 함께 작동하여 정보를 학습하고 처리하는 수백만 개의 생물학적 신경 세포가 상호 연결되어 있습니다. 이와 비슷하게 노드라고 하는 인공 신경 세포는 수학적 계산을 사용하여 데이터를 처리하는 소프트웨어 모듈입니다. 딥 러닝 신경망 또는 인공 신경망도 함께 작동하여 복잡한 문제를 해결하는 여러 계층의 인공 신경 세포로 구성됩니다.
심층 신경망의 구성 요소는 다음과 같습니다.
입력 계층
인공 신경망에는 데이터를 입력하는 여러 노드가 있습니다. 이러한 노드는 시스템의 입력 계층을 구성합니다.
은닉 계층
입력 계층은 데이터를 처리하여 신경망의 다른 계층으로 전달합니다. 이 은닉 계층은 서로 다른 수준에서 정보를 처리하고 새 정보를 수신할 때마다 동작을 조정합니다. 딥 러닝 네트워크에는 여러 각도에서 문제를 분석하는 데 사용할 수 있는 수백 개의 은닉 계층이 있습니다.
예를 들어 알 수 없는 동물의 이미지를 받아서 이를 분류해야 한다면 이미 알고 있는 동물과 비교할 수 있습니다. 예를 들어 눈과 귀의 모양, 크기, 다리 수, 털 패턴을 볼 수 있습니다. 다음과 같은 패턴을 식별하려고 할 수 있습니다.
- 이 동물에는 발굽이 있으므로 소나 사슴일 수 있습니다.
- 이 동물은 고양이 눈을 가지고 있으므로 야생 고양이일 수 있습니다.
심층 신경망의 은닉 계층도 같은 방식으로 작동합니다. 딥 러닝 알고리즘이 동물 이미지를 분류하려는 경우 각 은닉 계층은 다른 동물 특성을 처리하고 정확하게 분류하려고 시도합니다.
출력 계층
출력 계층은 데이터를 출력하는 노드로 구성됩니다. ‘yes’ 또는 ‘no’라는 답을 출력하는 딥 러닝 모델은 출력 계층에 노드가 2개만 있습니다. 반면에 더 넓은 범위의 답변을 출력하는 모델에는 더 많은 노드가 있습니다. 생성형 AI에는 훈련 데이터세트의 패턴과 일치하는 새 데이터를 생성하는 정교한 출력 계층이 있습니다.
딥 러닝 네트워크의 구성 요소는 무엇인가요?
심층 신경망의 구성 요소는 다음과 같습니다.
입력 계층
인공 신경망에는 데이터를 입력하는 여러 노드가 있습니다. 이러한 노드는 시스템의 입력 계층을 구성합니다.
은닉 계층
입력 계층은 데이터를 처리하여 신경망의 다른 계층으로 전달합니다. 이 은닉 계층은 서로 다른 수준에서 정보를 처리하고 새 정보를 수신할 때마다 동작을 조정합니다. 딥 러닝 네트워크에는 여러 각도에서 문제를 분석하는 데 사용할 수 있는 수백 개의 은닉 계층이 있습니다.
예를 들어 알 수 없는 동물의 이미지를 받아서 이를 분류해야 한다면 이미 알고 있는 동물과 비교할 수 있습니다. 예를 들어 눈과 귀의 모양, 크기, 다리 수, 털 패턴을 볼 수 있습니다. 다음과 같은 패턴을 식별하려고 할 수 있습니다.
- 이 동물에는 발굽이 있으므로 소나 사슴일 수 있습니다.
- 이 동물은 고양이 눈을 가지고 있으므로 어떤 종류의 야생 고양이가 될 수 있습니다.
심층 신경망의 은닉 계층도 같은 방식으로 작동합니다. 딥 러닝 알고리즘으로 동물 이미지를 분류하려는 경우 각 은닉 계층은 동물의 다른 특징을 처리하고 정확하게 분류하려고 시도합니다.
출력 계층
출력 계층은 데이터를 출력하는 노드로 구성됩니다. ‘yes’ 또는 ‘no’라는 답을 출력하는 딥 러닝 모델은 출력 계층에 노드가 2개만 있습니다. 반면에 더 넓은 범위의 답변을 출력하는 모델에는 더 많은 노드가 있습니다.
기계 학습의 맥락에서 딥 러닝이란 무엇인가요?
딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥 러닝 알고리즘은 기존의 기계 학습 기술을 보다 효율적으로 만들기 위해 등장했습니다. 기존의 기계 학습 방법에서는 소프트웨어를 훈련하는 데 상당한 인적 노력이 필요합니다. 예를 들어 동물 이미지 인식에서는 다음을 수행해야 합니다.
- 수십만 개의 동물 이미지를 수동으로 레이블링합니다.
- 기계 학습 알고리즘에서 이러한 이미지를 처리하도록 만듭니다.
- 알 수 없는 이미지 세트에서 이러한 알고리즘을 테스트합니다.
- 일부 결과가 부정확한 이유를 식별합니다.
- 결과 정확도를 높이도록 새 이미지를 레이블링하여 데이터 세트를 개선합니다.
이 과정을 지도 학습이라고 합니다. 지도 학습에서는 광범위하고 충분히 다양한 데이터 세트가 있는 경우에만 결과의 정확도가 개선됩니다. 예를 들어 훈련 데이터 세트에 검은 고양이의 이미지가 더 많은 경우 알고리즘은 검은 고양이를 정확하게 식별하지만 흰 고양이는 식별하지 못할 수 있습니다. 이 경우 더 많은 흰 고양이 이미지를 레이블링하고 기계 학습 모델을 다시 한 번 훈련해야 합니다.
기계 학습, 딥 러닝, 생성형 AI의 차이점은 무엇인가요?
기계 학습, 딥 러닝, 생성형 AI라는 용어는 신경망 기술의 발전을 나타냅니다.
기계 학습
딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥 러닝 알고리즘은 기존의 기계 학습 기법의 효율을 높이기 위해 등장했습니다. 기존의 기계 학습 방법에서는 소프트웨어를 훈련하는 데 상당한 인적 노력이 필요합니다. 예를 들어 동물 이미지 인식에서는 다음을 수행해야 합니다.
- 수십만 개의 동물 이미지를 수동으로 레이블링합니다.
- 기계 학습 알고리즘에서 이러한 이미지를 처리하도록 만듭니다.
- 알 수 없는 이미지 세트에서 이러한 알고리즘을 테스트합니다.
- 일부 결과가 부정확한 이유를 식별합니다.
- 결과 정확도를 높이도록 새 이미지를 레이블링하여 데이터 세트를 개선합니다.
이 과정을 지도 학습이라고 합니다. 지도 학습에서는 광범위하고 충분히 다양한 데이터세트가 있어야만 결과의 정확도가 개선됩니다. 예를 들어 훈련 데이터 세트에 검은 고양이의 이미지가 더 많은 경우 알고리즘은 검은 고양이를 정확하게 식별하지만 흰 고양이는 식별하지 못할 수 있습니다. 이 경우 기계 학습 모델을 다시 훈련시키려면 레이블이 지정된 흰 고양이 이미지 데이터가 더 필요합니다.
기계 학습 대비 딥 러닝의 이점
딥 러닝 네트워크는 기존 기계 학습에 비해 다음과 같은 이점이 있습니다.
비정형 데이터의 효율적인 처리
기계 학습 방법에는 텍스트 문서와 같은 비정형 데이터가 사용되는데, 훈련 데이터 세트가 무한하게 변동될 수 있기 때문에 처리하기가 어렵습니다. 반면에 딥 러닝 모델은 비정형 데이터를 이해하고 수동 특성 추출 없이 일반적인 관측을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 신경망은 다음의 2가지 서로 다른 입력 문장이 동일한 의미를 갖는다는 것을 인식할 수 있습니다.
- 결제 방법을 알려주시겠어요?
- 송금은 어떻게 하나요?
숨겨진 관계 및 패턴 발견
딥 러닝 애플리케이션은 대량의 데이터를 더 심층적으로 분석하고 훈련되지 않았을 수 있는 새로운 인사이트를 발견할 수 있습니다. 소비자 구매를 분석하도록 훈련된 딥 러닝 모델을 예로 들어 보겠습니다. 이 모델에는 이미 구매한 항목에 대한 데이터만 있습니다. 하지만 인공 신경망은 구매 패턴을 다른 유사한 고객의 구매 패턴과 비교하여 구매하지 않은 새 품목을 제안할 수 있습니다.
비지도 학습
딥 러닝 모델은 사용자 행동을 기반으로 학습하며 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 레이블이 지정된 데이터 세트를 크게 변형하지 않아도 됩니다. 예를 들어, 입력 패턴을 분석하여 단어를 자동으로 수정하거나 제안하는 신경망의 경우, 영어로 훈련되었고 영어 단어의 철자를 검사할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 하지만 danke 등 영어가 아닌 단어를 자주 입력하면 신경망은 자동으로 이러한 단어도 학습해서 수정할 수 있습니다.
휘발성 데이터 처리
휘발성 데이터 세트에는 변형이 많습니다. 은행의 대출 상환 금액이 한 가지 예입니다. 딥 러닝 신경망은 금융 거래를 분석하고 사기 탐지를 위해 일부 거래에 플래그를 지정하여 해당 데이터를 분류하고 정렬할 수 있습니다.
생성형 AI
생성형 AI는 기계 학습과 딥 러닝의 신경망을 한 단계 끌어올렸습니다. 기계 학습과 딥 러닝은 예측과 패턴 인식에 초점을 맞추는 반면 생성형 AI는 탐지한 패턴을 기반으로 고유한 출력을 생성합니다. 생성형 AI 기술은 다양한 신경망을 조합하여 고유한 방식으로 데이터 패턴을 결합하는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 딥 러닝 네트워크는 먼저 텍스트, 이미지, 기타 데이터를 수학적 추상화로 변환한 다음 이를 의미 있는 새로운 패턴으로 다시 변환합니다.
기계 학습과 비교하여 딥 러닝이 제공하는 이점은 무엇인가요?
딥 러닝 네트워크는 기존 기계 학습에 비해 다음과 같은 이점이 있습니다.
비정형 데이터의 효율적인 처리
기계 학습 방법에는 텍스트 문서와 같은 비정형 데이터가 사용되는데, 훈련 데이터 세트가 무한하게 변동될 수 있기 때문에 처리하기가 어렵습니다. 반면에 딥 러닝 모델은 비정형 데이터를 이해하고 수동 특성 추출 없이 일반적인 관측을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 신경망은 다음의 2가지 서로 다른 입력 문장이 동일한 의미를 갖는다는 것을 인식할 수 있습니다.
- 결제 방법을 알려주시겠어요?
- 송금은 어떻게 하나요?
숨겨진 관계 및 패턴 발견
딥 러닝 애플리케이션은 대량의 데이터를 더 심층적으로 분석하고 훈련되지 않았을 수 있는 새로운 인사이트를 발견할 수 있습니다. 소비자 구매를 분석하도록 훈련된 딥 러닝 모델을 예로 들어 보겠습니다. 이 모델에는 이미 구매한 항목에 대한 데이터만 있습니다. 그러나 인공 신경망은 구매 패턴을 다른 유사한 고객의 구매 패턴과 비교하여 구매하지 않은 새 품목을 제안할 수 있습니다.
비지도 학습
딥 러닝 모델은 사용자 행동을 기반으로 학습하며 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 레이블이 지정된 데이터 세트를 크게 변형하지 않아도 됩니다. 예를 들어, 입력 패턴을 분석하여 단어를 자동으로 수정하거나 제안하는 신경망의 경우, 영어로 훈련되었고 영어 단어의 철자를 검사할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 하지만 danke와 같이 영어가 아닌 단어를 자주 입력하면 신경망은 자동으로 이러한 단어를 학습해서 수정할 수 있습니다.
휘발성 데이터 처리
휘발성 데이터 세트에는 변형이 많습니다. 은행의 대출 상환 금액이 한 가지 예입니다. 딥 러닝 신경망은 금융 거래를 분석하고 사기 탐지를 위해 일부에 플래그를 지정하는 등 해당 데이터를 분류하고 정렬하는 작업을 수행할 수 있습니다.
딥 러닝의 당면 과제는 무엇인가요?
딥 러닝과 생성형 AI를 구현하는 데 따르는 어려움은 다음과 같습니다.
대량의 고품질 데이터
딥 러닝 알고리즘은 대량의 고품질 데이터로 훈련할 때 더 나은 결과를 제공합니다. 입력 데이터 세트의 이상치 또는 오류는 딥 러닝 프로세스에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 동물 이미지 예제에서 동물이 아닌 이미지가 실수로 데이터세트에 포함되면 딥 러닝 모델이 비행기를 거북이로 분류하게 될 수 있습니다.
이러한 부정확성을 방지하려면 딥 러닝 모델을 훈련시키기 전에 대량의 데이터를 정리하고 처리해야 합니다. 입력 데이터 전처리에는 많은 양의 데이터 스토리지 용량이 필요합니다.
대규모 처리 능력
딥 러닝 알고리즘은 컴퓨팅 집약적이며 제대로 작동하려면 충분한 컴퓨팅 용량을 갖춘 인프라가 필요합니다. 그렇지 않으면 결과를 처리하는 데 시간이 오래 걸립니다.
클라우드에서 생성형 AI와 딥 러닝의 이점은 무엇인가요?
클라우드 인프라에서 생성형 AI와 딥 러닝을 실행하면 애플리케이션을 더 빠르게 설계, 개발, 훈련할 수 있습니다.
속도
GPU 및 CPU 클러스터를 사용하여 신경망에 필요한 복잡한 수학 연산을 수행하는 생성형 AI 및 딥 러닝 모델을 더 빠르게 훈련할 수 있습니다. 그런 다음 이 모델을 배포하여 많은 양의 데이터를 처리하고, 갈수록 더 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
확장성
클라우드를 통해 제공되는 다양한 온디맨드 리소스를 통해 거의 무제한의 하드웨어 리소스에 액세스하여 어떤 규모의 AI 딥 러닝 모델도 다룰 수 있습니다. 신경망은 여러 프로세서를 활용하여 다양한 프로세서 유형 및 수량에 걸쳐 워크로드를 원활하고 효율적으로 분산할 수 있습니다.
도구
노트북, 디버거, 프로파일러, 파이프라인, AIOps 등의 AI 및 딥 러닝 도구에 액세스할 수 있습니다. 모델을 호스팅할 인프라 없이도 서비스형 클라우드(Cloud-as-a-Service) 내에서 기존 생성형 AI 모델을 사용할 수 있습니다. 지식과 교육이 부족한 팀도 생성형 AI 및 딥 러닝 애플리케이션을 시작할 수 있습니다.
AWS는 생성형 AI 및 딥 러닝 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
AWS AI 및 딥 러닝 서비스의 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 차세대 AI 혁신을 구축하고 확장할 수 있습니다. 가장 포괄적인 목적별 서비스, AI 인프라, 딥 러닝 기술, 생성형 AI 솔루션으로 고객 경험을 혁신하세요. 예를 들어
- Amazon SageMaker는 기계 학습 및 딥 러닝 개발을 위한 완전관리형 인프라, 도구, 워크플로를 제공합니다.
- Amazon Bedrock은 주요 AI 기업의 다양한 고성능 파운데이션 모델에 액세스하고 활용할 수 있는 단일 API를 제공합니다.
또한 AWS AI 인프라를 사용하면 포괄적이고 안전하며 가격 대비 성능이 뛰어난 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹에 액세스하여 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 지금 무료 AWS 계정을 생성하여 AWS에서 AI 딥 러닝을 시작하세요!
