신경망과 딥러닝의 차이점

오늘날의 기술 세계에서 인공지능은 일상생활에서 없어서는 안 될 부분이 되었습니다. 일부 사람들은 신경망과 딥러닝을 같은 의미로 사용하지만 이들의 발전, 기능 및 응용 프로그램은 실제로 다릅니다.

그렇다면 신경망과 딥러닝 모델은 무엇일까요? 그것들은 어떻게 다릅니까?

신경망이란 무엇입니까?

신경망의 간단한 보기

인공신경망(Artificial Neural Network)이라고도 알려진 신경망(Neural Network)은 인간의 뇌를 모델로 한 것입니다. 복잡한 데이터를 분석하고, 수학적 연산을 완료하고, 패턴을 찾고, 수집된 정보를 사용하여 예측 및 분류를 수행합니다. 그리고 뇌와 마찬가지로 AI 신경망에도 뉴런이라는 기본 기능 단위가 있습니다. 노드라고도 알려진 이러한 뉴런은 네트워크 내에서 정보를 전송합니다.

기본 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층에서 서로 연결된 노드를 가지고 있습니다. 입력 레이어는 정보를 처리하고 분석한 후 다음 레이어로 보냅니다.

히든 레이어는 입력 레이어나 다른 히든 레이어로부터 데이터를 받습니다. 그런 다음 숨겨진 계층은 입력 데이터에서 관련 기능을 변환하고 추출하는 일련의 작업을 적용하여 데이터를 계속 처리하고 분석합니다.

추출된 특징을 이용하여 최종 정보를 제공하는 출력 레이어입니다. 이 계층에는 데이터 수집 유형에 따라 하나 이상의 노드가 있을 수 있습니다. 이진 분류의 경우 출력에는 결과 1 또는 0을 표시하는 노드가 있습니다.

AI 신경망에는 다양한 유형이 있습니다.

1. 피드포워드 신경망

얼굴 인식에 주로 사용되는 FeedForward Neural Network는 정보를 한 방향으로 전송합니다. 이는 한 레이어의 모든 노드가 다음 레이어의 모든 노드에 연결되어 정보가 출력 노드에 도달할 때까지 한 방향으로 흐른다는 것을 의미합니다. 이것은 인공 신경망의 가장 간단한 유형 중 하나입니다.

2. 순환 신경망

순환 신경망의 다이어그램

이러한 유형의 신경망은 이론적 학습을 지원합니다. 순환 신경망(Recurrent Neural Network)은 자연어, 오디오 등 순차 데이터에 사용됩니다. 또한 Android 및 iPhone용 텍스트 음성 변환 애플리케이션에도 사용됩니다. 정보를 한 방향으로 처리하는 피드포워드 신경망(Feedforward Neural Networks)과 달리 순환 신경망(Recurrent Neural Networks)은 처리 뉴런의 데이터를 사용하여 다시 네트워크로 보냅니다.

이 반환 옵션은 시스템이 잘못된 예측을 할 때 중요합니다. 순환 신경망은 부정확한 결과의 원인을 찾아 그에 따라 조정할 수 있습니다.

3. 컨볼루셔널 신경망

기존 신경망은 고정된 크기의 입력을 처리하도록 설계되었지만 CNN(Convolutional Neural Network)은 다양한 크기의 데이터를 처리할 수 있습니다. CNN은 다양한 해상도와 종횡비의 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 분류하는 데 이상적입니다. 또한 이미지 인식 애플리케이션에도 매우 유용합니다.

4. 디컨볼루션 신경망

이 신경망은 Transposed Convolutional Neural Network라고도 하며 그 반대의 경우도 Convolutional Neural Network입니다.

Convolutional Neural Network에서는 입력 이미지를 Convolutional Layer를 통해 처리하여 중요한 특징을 추출합니다. 그런 다음 이 출력은 분류를 수행하는 일련의 연결된 레이어를 통해 처리됩니다. 즉, 해당 기능을 기반으로 입력 이미지에 이름이나 레이블을 할당합니다. 이는 객체 인식 및 이미지 분할에 유용합니다.

그러나 Deconvolutional Neural Network에서는 이전에 출력이었던 특징 맵이 입력이 됩니다. 이 특징 맵은 값의 3차원 배열이며 공간 해상도가 증가된 원본 이미지를 형성하기 위해 병합되지 않습니다.

5. 모듈형 신경망

이 신경망은 각각 특정 하위 작업을 수행하는 상호 연결된 모듈을 결합합니다. 모듈형 네트워크의 각 모듈은 음성 인식이나 언어 번역과 같은 하위 작업을 해결하는 사전 설계된 신경망으로 구성됩니다.

모듈형 신경망은 적응성이 뛰어나고 매우 다른 데이터의 입력을 처리하는 데 유용합니다.

딥러닝이란 무엇인가요?

기능 계층 구조의 계층화된 학습 다이어그램 개요

머신러닝의 하위 장르인 딥러닝(Deep Learning)은 인공 신경망을 훈련하여 프로그래밍하지 않고도 자동으로 학습하고 독립적으로 성장할 수 있도록 하는 것입니다.

딥러닝은 인공지능인가? 대답은 '예'입니다. 이는 많은 AI 애플리케이션과 자동화 서비스의 원동력으로, 사용자가 사람의 개입을 거의 없이 작업을 수행할 수 있도록 돕습니다. ChatGPT 는 실용적인 응용 프로그램이 있는 AI 응용 프로그램 중 하나입니다.

딥러닝의 입력층과 출력층 사이에는 수많은 은닉층이 있습니다. 이를 통해 네트워크는 매우 복잡한 작업을 수행하고 데이터가 계층을 통과할 때 지속적으로 학습할 수 있습니다.

딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 영상 합성, 검색 등에 적용되었습니다. 또한 딥러닝 알고리즘을 사용하여 장애물을 식별하고 완벽하게 주변을 탐색하는 자율주행차와 같은 복잡한 창작물에도 적용됩니다.

딥러닝 모델을 훈련하려면 대량의 레이블이 지정된 데이터를 네트워크에 공급해야 합니다. 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 출력을 정확하게 예측할 수 있을 때까지 네트워크의 뉴런의 가중치와 편향이 조정됩니다.

신경망과 딥러닝의 차이점

신경망 및 딥러닝 모델은 머신러닝 의 하위 집합입니다 . 그러나 그들은 여러 면에서 다릅니다.

층

인공신경망은 일반적으로 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 한편 딥러닝 모델에는 여러 계층의 인공 신경망이 포함됩니다.

한계

딥러닝 모델에는 인공 신경망이 통합되어 있지만 여전히 별도의 개념입니다. 인공 신경망의 응용 분야에는 패턴 인식, 얼굴, 기계 번역 및 시퀀스가 ​​포함됩니다.

한편, 고객 관계 관리, 음성 및 언어 처리, 이미지 복원 등을 위해 딥 러닝 네트워크를 사용할 수 있습니다.

특징 추출

엔지니어가 기능의 계층 구조를 수동으로 결정해야 하므로 인공 신경망에는 사람의 개입이 필요합니다. 그러나 딥 러닝 모델은 레이블이 지정된 데이터 세트와 구조화되지 않은 원시 데이터를 사용하여 기능의 계층 구조를 자동으로 결정할 수 있습니다.

능률

인공 신경망은 훈련하는 데 시간이 덜 걸리지만 딥러닝에 비해 정확도가 낮습니다(딥러닝이 더 복잡함). 또한 신경망은 작업을 매우 빠르게 완료함에도 불구하고 작업을 제대로 해석하지 못하는 것으로 알려져 있습니다.

컴퓨팅 리소스

딥 러닝은 사람의 개입이 거의 없이 원시 데이터를 분류하고 해석할 수 있지만 더 많은 계산 리소스가 필요한 복잡한 신경망입니다. 인공 신경망은 더 적은 계산 리소스로 작은 데이터세트를 사용하여 훈련할 수 있지만 복잡한 데이터를 처리하는 능력이 제한되는 머신러닝의 단순한 하위 집합입니다.

신경망과 딥러닝은 같은 의미로 사용되지만 여전히 다른 개념입니다. 훈련 방법과 정확도 수준이 다릅니다. 그러나 딥 러닝 모델은 사람의 개입이 거의 없이 독립적으로 학습할 수 있기 때문에 더욱 발전되었으며 더 높은 정확도로 결과를 생성합니다.