2024년 딥러닝 알고리즘 10가지

1 오늘은 2024년 딥러닝 알고리즘 10가지 소개하고 작동원리에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.

오늘은 2024년 딥러닝 알고리즘 10가지 소개하고 작동원리에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.

딥러닝은 과학 컴퓨팅 분야에서 큰 인기를 얻고 있으며, 그 알고리즘은 복잡한 문제를 해결하는 산업에서 널리 사용되고 있습니다.
모든 딥러닝 알고리즘은 특정 작업을 수행하기 위해 다양한 유형의 신경망을 사용합니다. 이번 글에서는 2024년에 주목해야 할 주요 딥러닝 알고리즘을 소개하고 각 알고리즘의 작동 원리를 통해 깊이 있는 통찰력을 제공합니다.

참고로 AI 인공지능 학습 관련 알고리즘과 활용 사례는 아래 글 참조 바랍니다.

딥러닝 이란 무엇인가?

딥러닝은 대규모 데이터에 대해 정교한 계산을 수행하기 위해 인공 신경망을 사용하는 머신러닝의 한 유형입니다.
딥러닝 알고리즘은 인간 두뇌의 구조와 기능을 모방하여 복잡한 문제를 해결합니다. 이 알고리즘들은 의료, 전자상거래, 엔터테인먼트 및 광고와 같은 다양한 산업에서 사용됩니다.

신경망 정의

신경망은 인간의 두뇌와 유사한 구조로, 입력층, 은닉층 및 출력층으로 구성된 인공 뉴런(또는 노드)으로 이루어져 있습니다.

각각의 노드는 입력값을 받아들이고, 이를 가중치와 함께 계산하여 결과를 출력합니다. 이 과정을 활성화 함수라고 불리는 비선형 함수가 조정합니다.

딥러닝 알고리즘 작동 원리

딥러닝 알고리즘은 자가 학습 표현을 특징으로 하지만, 실제로는 뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사하게 동작하는 인공 신경망(ANN)에 의존합니다.
이러한 알고리즘은 다층 학습 과정을 통해 머신을 자가 학습할 수 있도록 훈련시킵니다.

2024년 딥러닝 알고리즘 10가지

1. 컨볼루션 신경망 (CNNs)

컨볼루션 신경망은 이미지 분류, 객체 탐지 및 얼굴 인식 작업에서 탁월한 성능을 발휘하는 딥러닝 알고리즘입니다.

작동 원리

컨볼루션 레이어: 이 레이어는 입력 이미지에 필터(커널) 세트를 적용하여 각 필터가 이미지를 가로질러 슬라이드(컨볼루션)하여 특징 맵을 생성합니다. 이를 통해 가장자리, 텍스처, 패턴과 같은 다양한 특징을 감지할 수 있습니다.
풀링 레이어: 이 레이어는 가장 필수적인 정보는 유지하면서 피처 맵의 차원을 줄여줍니다. 일반적인 유형에는 최대 풀링과 평균 풀링이 있습니다.
완전 연결 레이어: 여러 컨볼루션 및 풀링 레이어를 거친 후, 출력은 평탄화되어 하나 이상의 완전히 연결된(밀도가 높은) 레이어로 공급되며, 최종 분류 또는 예측을 수행하는 출력 레이어에서 정점에 이릅니다.

2. 순환 신경망 (RNNs)

순환 신경망은 시계열 데이터 또는 자연어와 같은 데이터 시퀀스에서 패턴을 인식하도록 설계되었습니다.

작동 원리

은닉 상태: 이전 입력에 대한 정보를 유지하여 기억을 유지합니다.
출력: 각 시간 단계에서 출력을 생성하며, 예측 오류를 최소화하도록 훈련됩니다.

3. 장단기 메모리 네트워크 (LSTMs)

장단기 메모리 네트워크는 장기간의 종속 관계를 학습할 수 있는 RNN의 특별한 유형입니다.

작동 원리

셀 상태: LSTM은 전체 시퀀스를 통해 실행되는 셀 상태를 가지며 여러 단계에 걸쳐 정보를 전달할 수 있습니다.
게이트: 세 개의 게이트(입력, 잊기, 출력)가 정보의 흐름을 제어합니다: 입력 게이트: 셀 상태에서 현재 입력 중 어떤 정보를 업데이트할지 결정합니다.
잊어버림 게이트: 셀 상태에서 어떤 정보를 삭제할지 결정합니다.
출력 게이트: 셀 상태에 따라 출력할 정보를 제어합니다.

4. 생성적 적대 신경망 (GANs)

생성적 적대 신경망은 실제 데이터를 생성하는 능력을 가지고 있으며, 현실적인 이미지, 비디오 및 오디오를 생성하는 데 사용됩니다.

작동 원리

생성기 네트워크: 무작위 노이즈에서 가짜 데이터를 생성합니다.
판별기 네트워크: 진짜 데이터와 가짜 데이터를 구별합니다.
훈련 과정: 생성자와 판별자가 동시에 훈련됩니다. 생성자는 더 나은 가짜 데이터를 생성하여 판별자를 속이려 하고, 판별자는 위조 데이터를 더 잘 탐지하려고 노력합니다. 이 적대적인 프로세스를 통해 생성자는 점점 더 사실적인 데이터를 생성하게 됩니다.

5. 트랜스포머 네트워크

트랜스포머는 NLP 모델의 근간이며, 입력 데이터를 병렬로 처리하는 능력으로 긴 종속성을 효과적으로 처리합니다.

작동 원리

자기 주의 메커니즘: 이 메커니즘은 입력의 각 부분이 다른 모든 부분에 대해 갖는 중요성을 계산하여 모델이 문장에서 서로 다른 단어의 중요도를 다르게 평가할 수 있도록 합니다.
위치 인코딩: 자체 주의는 본질적으로 시퀀스 순서를 캡처하지 않으므로 시퀀스에서 단어의 위치에 대한 정보를 추가합니다.
인코더-디코더 아키텍처: 입력 시퀀스를 처리하는 인코더와 출력 시퀀스를 생성하는 디코더로 구성됩니다. 각각은 여러 계층의 자기 주의 및 피드 포워드 네트워크로 구성됩니다.

6. 오토인코더

오토인코더는 데이터 압축, 잡음 제거 및 특징 학습과 같은 작업을 수행하는 비지도 학습 모델입니다.

작동 원리

인코더: 입력 데이터를 저차원 잠재 공간 표현에 매핑합니다.
잠재 공간: 입력 데이터의 압축된 버전을 나타냅니다.
디코더: 잠재 표현에서 입력 데이터를 재구성합니다.
학습: 네트워크는 입력과 재구성된 출력 간의 차이를 최소화합니다.

7. 딥 신념 네트워크 (DBNs)

딥 신념 네트워크는 특징 추출 및 차원 축소에 사용되는 생성 모델입니다.

작동 원리

계층별 훈련: DBN은 욕심 많은 레이어별 방식으로 훈련됩니다. 각 레이어는 입력 재구성을 학습하는 제한된 볼츠만 머신(RBM)으로 훈련됩니다.
미세 조정: 레이어를 사전 학습한 후 특정 작업에 대해 역전파를 사용하여 전체 네트워크를 미세 조정할 수 있습니다.

8. 딥 Q-네트워크 (DQNs)

딥 Q-네트워크는 영상 게임 플레이 및 로봇 제어와 같은 높은 차원의 상태 공간을 처리하는 강화 학습 알고리즘입니다.

작동 원리

Q-학습: Q-테이블을 사용하여 주어진 상태에서 작업을 수행할 때의 값을 나타냅니다.
층 신경망: Q-테이블을 상태가 주어졌을 때 다양한 동작에 대한 Q-값을 근사화하는 신경망으로 대체합니다.
경험 리플레이: 과거 경험을 리플레이 버퍼에 저장하고 여기에서 샘플을 추출하여 연속된 경험 간의 상관 관계를 끊어 학습 안정성을 향상시킵니다.
대상 네트워크: 훈련 안정화를 위해 업데이트가 지연되는 별도의 네트워크입니다.