딥 러닝 대 신경망: 딥 러닝과 신경망의 차이점

인공 지능과 머신 러닝은 1950년대 후반에 개념이 생긴 이후로 먼 길을 왔습니다. 오늘날 이러한 기술은 엄청나게 정교해지고 발전했습니다. 그러나 데이터 사이언스 영역의 기술적 진보는 환영할 만한 일이지만 일반 사람들의 이해를 넘어서는 많은 용어가 생겨났습니다.

실제로 AI 및 ML과 같은 파괴적인 기술을 활용하는 많은 비즈니스조차도 많은 기술 용어를 구분할 수 없습니다.

데이터 과학이 가져온 새로운 용어에 대한 혼란의 핵심 원인은 데이터 과학 개념이 서로 깊이 얽혀 있기 때문입니다. 여러 측면에서 서로 관련되어 있기 때문입니다.

그렇기 때문에 우리는 주변 사람들이 "인공 지능", "머신 러닝", "딥 러닝"이라는 용어를 같은 의미로 사용하는 것을 자주 듣거나 봅니다. 그러나 개념적 유사성에도 불구하고 이러한 기술은 고유한 방식으로 고유합니다.

오늘 우리는 데이터 과학에서 덜 강조된 문제 중 하나인 딥 러닝 대 신경망 논쟁을 다룰 것입니다.

딥 러닝 대 신경망 논쟁에 대해 자세히 알아보기 전에 이러한 개념이 개별적으로 의미하는 바를 이해해야 합니다.

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝 또는 계층적 학습은 인간 두뇌의 데이터 처리 기능을 모방하고 의사 결정에 사용되는 유사한 패턴을 생성할 수 있는 인공 지능 머신 러닝의 하위 집합입니다. 작업 기반 알고리즘과 달리 딥 러닝 시스템은 데이터 표현에서 학습합니다. 구조화되지 않았거나 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 학습할 수 있습니다.

심층 신경망, 신념 네트워크, 순환 신경망, 컨볼루션 신경망과 같은 딥 러닝 아키텍처는 컴퓨터 비전, 오디오/음성 인식, 기계 번역, 소셜 네트워크 필터링, 생물정보학, 약물 설계 등의 분야에서 응용 프로그램을 찾았습니다. .

신경망이란 무엇입니까?

신경망은 인간의 두뇌를 모델로 한 다양한 알고리즘으로 구성됩니다. 이러한 알고리즘은 기계 인식을 통해 감각 데이터를 해석하고 원시 데이터에 레이블을 지정하거나 클러스터링할 수 있습니다. 모든 실제 데이터(이미지, 사운드, 텍스트, 시계열 등)를 번역해야 하는 벡터에 포함된 숫자 패턴을 인식하도록 설계되었습니다.

기본적으로 신경망의 주요 작업은 원시 데이터를 클러스터링하고 분류하는 것입니다. 입력 데이터에서 발견된 유사성을 기반으로 레이블이 지정되지 않은 데이터를 그룹화한 다음 레이블이 지정된 훈련 데이터 세트를 기반으로 데이터를 분류합니다. 신경망은 변화하는 입력에 자동으로 적응할 수 있습니다. 따라서 최상의 결과를 생성하기 위해 입력이 변경될 때마다 출력 기준을 다시 설계할 필요가 없습니다.

딥 러닝 대 신경망

딥 러닝은 아키텍처 내에 신경망을 통합하지만 딥 러닝과 신경망 사이에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 여기서는 딥 러닝과 신경망의 세 가지 주요 차이점에 대해 설명합니다.

1. 정의

신경망 – 인공 뉴런이 데이터 세트 내의 기본 패턴이나 연결을 밝히는 데 중점을 두는 핵심 계산 단위를 만드는 ML 알고리즘으로 구성된 구조입니다. 마치 인간의 두뇌가 의사 결정을 내리는 것과 같습니다.

딥 러닝 – 특징 변환 및 추출을 위해 여러 레이어로 구성된 일련의 비선형 처리 장치를 활용하는 머신 러닝의 한 분야입니다. ML 프로세스를 수행하는 여러 계층의 인공 신경망이 있습니다. 신경망의 첫 번째 계층은 원시 데이터 입력을 처리하고 정보를 두 번째 계층으로 전달합니다. 딥 러닝 진로: 가장 매력적인 직업

두 번째는 나중에 추가 정보(예: 사용자의 IP 주소)를 추가하여 해당 정보를 추가로 처리하고 다음 계층으로 전달합니다. 이 프로세스는 원하는 결과를 얻을 때까지 딥 러닝 네트워크의 모든 계층에서 계속됩니다.

2. 구조

신경망은 다음 구성 요소로 구성됩니다.

• 뉴런 – 뉴런은 생물학적 뉴런의 기능을 모방하도록 설계된 수학적 기능입니다. 데이터 입력의 가중 평균을 계산하고 활성화 함수(예: 시그모이드)라고도 하는 비선형 함수를 통해 정보를 전달합니다.
• 연결 및 가중치 - 이름에서 알 수 있듯이 연결은 한 계층의 뉴런을 동일한 계층 또는 다른 계층의 다른 뉴런에 연결합니다. 각 연결에는 연결된 가중치 값이 있습니다. 여기서 가중치는 단위 간의 연결 강도를 나타냅니다. 목표는 손실(오차) 가능성을 줄이기 위해 가중치를 줄이는 것입니다.
• 전파 기능 – 신경망에서 작동하는 두 가지 전파 기능은 "예측 값"을 전달하는 순방향 전파와 "오류 값"을 전달하는 역방향 전파입니다.
• 학습률 – 신경망은 가중치를 최적화하기 위해 경사하강법을 사용하여 훈련됩니다. 역전파는 각 반복에서 각 가중치 값을 참조하여 손실 함수의 도함수를 계산하고 해당 가중치에서 빼는 데 사용됩니다. 학습률은 모델의 가중치(매개변수) 값을 업데이트하려는 속도를 결정합니다.

딥 러닝 모델은 다음 구성 요소로 구성됩니다.

• 마더보드 – 모델의 마더보드 칩셋은 일반적으로 PCI-e 레인을 기반으로 합니다.
• 프로세서 – 딥 러닝에 필요한 GPU는 코어 수와 프로세서 비용에 따라 결정되어야 합니다.
• RAM – 물리적 메모리 및 스토리지입니다. 딥 러닝 알고리즘은 더 많은 CPU 사용량과 저장 공간을 요구하기 때문에 RAM이 커야 합니다.
• PSU – 메모리 요구가 증가함에 따라 거대하고 복잡한 딥 러닝 기능을 처리할 수 있는 대형 PSU를 사용하는 것이 중요해지고 있습니다.

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3. 건축

신경망 아키텍처에는 다음이 포함됩니다.

• Feed Forward Neural Networks – 이것은 첫 번째 레이어가 입력 레이어이고 마지막 레이어가 출력 레이어인 가장 일반적인 종류의 신경망 아키텍처입니다. 모든 중간 레이어는 은닉 레이어입니다.
• 순환 신경망 – 이 네트워크 아키텍처는 노드 간의 연결이 시간 순서를 따라 방향성 그래프를 만드는 일련의 인공 신경망입니다. 따라서 이러한 유형의 네트워크는 시간적 동적 동작을 나타냅니다.
• 대칭적으로 연결된 신경망 – 이것은 대칭적으로 연결된 신경망에서 단위 간의 연결이 대칭적이라는 점만 제외하면 순환 신경망과 유사합니다(양 방향에서 동일한 가중치 값을 가짐).

딥 러닝 모델의 아키텍처에는 다음이 포함됩니다.

• Unsupervised Pre-trained Networks – 이름에서 알 수 있듯이 이 아키텍처는 과거 경험에 대해 사전 교육을 받았기 때문에 정식 교육이 필요하지 않습니다. 여기에는 Autoencoder, Deep Belief Networks 및 Generative Adversarial Networks가 포함됩니다.
• Convolutional Neural Networks – 이것은 입력 이미지를 가져와 이미지의 다른 객체에 중요도(학습 가능한 가중치 및 편향)를 할당하고 이러한 객체를 구별할 수 있는 딥 러닝 알고리즘입니다.
• 순환 신경망 – 순환 신경망은 내부 상태를 유지하기 위해 네트워크 그래프에 주기를 생성하기 위해 네트워크에 추가 가중치를 추가하는 특정 종류의 인공 신경망을 나타냅니다.
• 재귀 신경망 – 이것은 구조화된 입력에 대해 동일한 가중치 세트를 재귀적으로 적용하여 생성된 심층 신경망의 한 유형으로, 토폴로지 구조를 전달하여 가변 크기 입력 구조에 대한 구조적 예측 또는 스칼라 예측을 생성합니다.

결론

딥 러닝과 신경망은 너무 깊숙이 얽혀 있기 때문에 표면적으로는 구분하기 어렵습니다. 그러나 지금쯤이면 딥 러닝과 신경망 사이에 상당한 차이가 있음을 이해했습니다.

신경망이 연결을 통해 입력 값과 출력 값의 형태로 데이터를 전송하기 위해 뉴런을 사용하는 반면, 딥 러닝은 뇌에 존재하는 관련 신경 반응과 자극 사이의 관계를 설정하려고 시도하는 특성의 변환 및 추출과 연관됩니다.

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