딥 러닝: 머신 러닝의 세계에 빠져보세요!

"딥 러닝"이라는 단어를 들으면 무엇이 떠오르나요? 가까운 미래에 우리 세상을 지배할 스마트 로봇과 기계를 생각할 것입니다. 그렇죠? 딥 러닝은 전혀 그렇지 않습니다. 일반 용어로 딥 러닝은 인간 두뇌의 작동 방식을 모방하여 대량의 데이터를 처리하고 의미 있는 패턴을 추출하여 데이터 기반 의사 결정을 촉진하는 것을 목표로 하는 AI 접근 방식입니다.
오늘날 데이터가 모든 것을 지배합니다. 우리가 살고 있는 디지털 세계의 새로운 왕입니다. 인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝은 모두 한 가지에 집중하고 있습니다. 바로 빅 데이터를 활용하여 혁신을 이끌어내는 것입니다. 인공지능 기술에 대한 관심이 시시각각 치솟고 있으며, 딥러닝은 모든 산업을 뒤흔드는 최첨단 접근 방식입니다. Tractica 의 최근 연구 보고서에 따르면 AI 시장은 2016년 32억 달러에서 2025년 898억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 수치는 AI, ML 및 딥 러닝이 개발에서 더 큰 역할을 할 것이라는 사실을 뒷받침할 뿐입니다. 비즈니스 및 IT 부문의 변화.

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝은 인공 지능 및 머신 러닝과 깊이 연관되어 있습니다. 어떻게, 당신은 물어?
보시다시피 딥 러닝은 ML의 하위 집합이며 차례로 AI의 하위 집합입니다. 따라서 인공 지능이 기계에게 독립적이고 지능적으로 생각하는 방법을 가르치는 데 중점을 둔 광범위한 우산이라면 ML은 대규모 데이터 세트에서 귀중한 정보를 추출할 수 있는 알고리즘을 만드는 것을 목표로 하는 AI 접근 방식입니다. 반면에 딥 러닝은 ML의 최종 목적을 달성하기 위해 특정 알고리즘인 신경망을 사용하는 ML의 한 가지입니다.
머신 러닝이란 무엇이며 중요한 이유

딥 러닝은 신경망을 개발하고 훈련하기 위한 독점적인 기술입니다. 신경망의 구조는 인간의 뇌, 보다 정확하게는 대뇌 피질의 구조에서 영감을 얻습니다. 따라서 대뇌 피질과 유사하게 인공 신경망에도 상호 연결된 퍼셉트론의 많은 층이 있습니다. 선형 방법으로 데이터를 분석하는 기존 데이터 접근 방식과 달리 딥 러닝은 데이터를 처리하기 위해 훈련 기계의 비선형 접근 방식에 의존합니다. 딥 러닝 시스템에 입력되는 데이터는 상호 연결된 은닉층 네트워크를 통과합니다.
신경망의 이러한 숨겨진 계층은 데이터를 분석, 수정 및 조작하여 대상 변수와의 관계를 결정합니다. 네트의 각 노드는 특정 가중치를 가지며 데이터가 노드를 통과할 때마다 입력 값에 가중치를 곱합니다. 이 프로세스는 출력 레이어에 도달할 때까지 계속되며 최종 출력은 귀중한 정보로 변환됩니다. 따라서 딥 러닝은 데이터에 숨겨진 패턴을 수동으로 식별하는 프로세스를 제거합니다.

딥 러닝에서의 취업 기회

IT 업계의 모든 사람은 경력의 어느 시점에서 딥 러닝에 대해 들어봤을 것입니다. AI가 비약적으로 발전하면서 딥 러닝 분야도 급증하고 있습니다. 딥 러닝은 빠르게 성장하는 연구 분야이기 때문에 AI 및 ML 기술을 전문으로 하는 개인에게 엄청난 취업 기회를 제공하고 있습니다. 오늘날 딥 러닝 분야에서 숙련되고 훈련된 전문가, 특히 딥 러닝 엔지니어와 딥 러닝 연구원에 대한 수요는 업계의 다양한 측면에서 다양하게 증가했습니다.

Grand View Research, Inc. 의 2017년 보고서에 따르면 미국의 딥 러닝 시장은 2025년까지 102억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

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미국의 딥 러닝 시장 수익(2014-25)

인디드 의 최신 통계에 따르면 미국 딥 러닝 전문가의 평균 급여는 딥 러닝 연구 과학자의 경우 연간 71,935 달러에서 딥 러닝 컴퓨터 비전 엔지니어의 경우 140,856달러 사이입니다.

성공적인 딥 러닝 경력에 필요한 기술

딥 러닝은 ML의 하위 집합이므로 딥 러닝에 필요한 기술은 ML에 필요한 기술과 거의 동일합니다. 지금쯤이면 프로그래밍 지식이 필수라는 것을 이미 짐작하셨을 것입니다. 가장 인기 있는 딥 러닝 라이브러리는 R 및 Python으로 작성되었습니다. 따라서 이 두 언어 중 하나에 능통하면 충분합니다. 컴퓨터 과학 및 프로그래밍의 기초에 대한 광범위한 지식을 소유하는 것 외에도 수학, 통계 및 확률, 데이터 모델링에 대한 탄탄한 기초가 있어야 합니다.
딥 러닝 엔지니어의 업무 중 중요한 부분은 이미 존재하는 다른 소프트웨어 구성 요소와 원활하게 통신하고 통합할 수 있는 알고리즘 및 시스템을 설계하는 것입니다. 따라서 소프트웨어 설계 기술은 이 분야에서 필수입니다. 또한 MLib, TensorFlow 및 CNTK를 포함한 표준 ML 라이브러리 및 알고리즘 작업에 익숙해야 합니다.

현실 세계에서의 딥 러닝

딥 러닝은 우리 삶의 거의 모든 중요한 측면에 침투했습니다. 우리가 깨닫든 깨닫지 못하든 딥 러닝 기술은 우리 주변 어디에나 있습니다. 전 세계의 조직과 기업은 딥 러닝 기술을 활용하여 자율 주행 자동차 및 챗봇과 같은 혁신을 강화하여 사기 방지, 예측 분석, 작업 자동화 등과 같은 유용한 서비스를 개발하고 있습니다.
이제 실제 세계에서 딥 러닝의 최고의 사용 사례를 살펴보겠습니다!

• • 딥 러닝 기술의 가장 뛰어난 예 중 하나는 Netflix, Amazon, Facebook과 같은 온라인 플랫폼의 개인화된 추천 목록입니다. 온라인 및 소셜 미디어 거물은 사용자 생성 데이터의 보고에 액세스할 수 있습니다. 딥 러닝 기술을 사용하여 사용자 생성 데이터에서 유용한 정보를 추출한 다음 취향과 선호도에 따라 개별 사용자를 위한 맞춤형 제안 목록을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

• • 딥 러닝 네트워크는 실시간으로 행동을 성공적으로 분석할 수 있습니다. DeepGlint 는 인간이든 자동차와 같은 무생물이든 모든 물체의 행동에 대한 실시간 통찰력을 가져올 수 있는 딥 러닝 솔루션입니다.

• • 이미지 인식은 딥 러닝의 또 다른 응용 프로그램입니다. 이미지 인식은 이미지의 내용과 컨텍스트를 이해하는 동시에 이미지 내의 객체를 인식하고 식별하는 것을 목표로 합니다. AlchemyAPI 는 꽤 오랫동안 이미지 인식 기술을 개발해 왔습니다. CamFind 는 AlchemyVision API를 활용하는 모바일 앱입니다. 사용자에게 이미지의 개체에 대해 알려줄 뿐만 아니라 해당 개체를 어디에서 구입할 수 있는지도 알려줍니다.

• • 딥 러닝 애플리케이션은 광고 세계에서도 자신의 길을 찾았습니다. 광고 네트워크와 마케터는 딥 러닝 기술을 활용하여 데이터 기반 예측 광고, 타겟 디스플레이 광고, 실시간 입찰(RTB) 광고 등을 구축합니다. 예를 들어, 중국 검색 엔진인 Baidu는 딥 러닝을 사용하여 사용자가 관련될 수 있는 광고 콘텐츠 및 방법을 예측합니다. 이는 회사의 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.

• 딥 러닝으로 구동되는 패턴 인식은 사기를 감지하고 방지하기 위해 많은 기업에서 사용하고 있습니다. PayPal은 사기성 결제 거래 및 구매를 방지하는 데 성공했습니다. 이는 고급 ML 알고리즘을 사용하여 실시간으로 데이터를 분석하여 사기 행위 및 보안 위협을 암시하는 이상 징후를 확인하는 H2O (오픈 소스 예측 분석 플랫폼)의 도움으로 이루어졌습니다.

이는 다른 혁신적인 실제 프로젝트의 방대한 풀에서 딥 러닝을 사용한 몇 가지 사용 사례에 불과합니다. AI 및 ML과 같은 딥 러닝은 여전히 ​​등장하고 발전하고 있습니다. 미래에 AI 및 ML과 함께 딥 러닝은 우리가 아직 상상할 수 없는 방식으로 우리의 삶을 완전히 변화시킬 더 많은 획기적인 혁신을 위한 길을 열 것입니다.