퀀텀런

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딥 러닝: 머신 러닝의 여러 계층

딥 러닝은 자동화 및 데이터 분석과 같은 다양한 혼란을 가능하게 하여 AI가 그 어느 때보다 똑똑해질 수 있도록 지원합니다.

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퀀텀런 예측
2022 년 9 월 9 일

인사이트 요약

머신러닝(ML)의 일종인 딥러닝(DL)은 인간의 뇌 기능과 유사한 방식으로 데이터를 학습하여 인공지능(AI) 애플리케이션을 향상시킵니다. 자율주행차와 의료 진단 강화부터 챗봇 강화, 사이버 보안 조치 개선까지 다양한 분야에서 활용됩니다. 복잡한 작업을 처리하고, 방대한 데이터 세트를 분석하고, 정보에 근거한 예측을 수행하는 기술의 능력은 산업을 형성하고 특히 데이터 사용 및 개인 정보 보호에 관한 윤리적 논쟁을 불러일으키고 있습니다.

딥 러닝 컨텍스트

딥 러닝은 많은 AI 애플리케이션의 기초가 되는 ML의 한 형태입니다. DL은 이미지, 텍스트 또는 사운드에서 직접 분류 작업을 지원할 수 있습니다. 데이터 분석 및 장치 인터페이스를 수행하고, 자율 로봇 및 자율 주행 자동차를 지원하고, 과학적 탐사를 실행할 수 있습니다. DL은 패턴과 추세를 식별하고 보다 정확한 예측을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술은 스마트폰, IoT(사물 인터넷) 장치와 같은 기술 장치와도 인터페이스할 수 있습니다.

DL은 인공 신경망을 사용하여 자연어 처리(NLP) 또는 컴퓨터 비전 및 음성 인식과 유사한 작업을 지원합니다. 신경망은 검색 엔진 및 전자상거래 사이트에서 볼 수 있는 것과 유사한 콘텐츠 추천을 제공할 수도 있습니다.

딥 러닝에는 네 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

지도 학습(레이블이 있는 데이터).
반 지도 학습(반 레이블 데이터 세트).
비지도 학습(레이블 필요 없음).
강화 학습(알고리즘은 샘플 데이터뿐만 아니라 환경과 상호 작용함).

이 네 가지 접근 방식에서 딥 러닝은 여러 수준에서 신경망을 사용하여 데이터에서 반복적으로 학습하므로 구조화되지 않은 정보에서 패턴을 찾을 때 유용합니다.

딥 러닝의 신경망은 다양한 뉴런과 노드가 정보를 연결하고 공유하여 인간의 뇌가 구조화되는 방식을 모방합니다. 딥 러닝에서는 문제가 복잡할수록 모델에 더 많은 은닉층이 있습니다. 이러한 형태의 ML은 많은 양의 원시 데이터(빅 데이터)에서 고급 기능을 추출할 수 있습니다.

DL은 인간의 추론으로 문제가 너무 복잡한 상황(예: 감정 분석, 웹 페이지 순위 계산)이나 세부적인 솔루션이 필요한 문제(예: 개인화, 생체 인식)에 도움이 될 수 있습니다.

파괴적 영향

딥 러닝은 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 사용하려는 조직을 위한 강력한 도구입니다. 예를 들어, 신경망은 기존 질병 및 치료에 대한 광범위한 데이터베이스를 연구하고 환자 치료 관리 및 결과를 개선함으로써 의료 진단을 개선할 수 있습니다. 기타 엔터프라이즈 애플리케이션에는 컴퓨터 비전, 언어 번역, 광학 문자 인식, 챗봇 및 가상 비서와 같은 대화형 사용자 인터페이스(UI)가 포함됩니다.

조직에서 디지털 혁신과 클라우드 마이그레이션을 광범위하게 채택하면 새로운 사이버 보안 문제가 발생하며, 여기서 DL 기술은 잠재적인 위협을 식별하고 완화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 기업이 디지털 목표를 달성하기 위해 점점 더 멀티 클라우드 및 하이브리드 전략을 채택함에 따라 조직이나 개인의 집합적인 정보 기술 자산을 포괄하는 IT 자산의 복잡성이 크게 증가했습니다. 이러한 복잡성이 증가함에 따라 다양하고 복잡한 IT 환경을 효율적으로 관리, 보호 및 최적화하기 위한 고급 솔루션이 필요합니다.

IT 자산의 성장과 지속적인 조직 개발은 경쟁력을 유지하는 데 필요한 민첩성과 비용 효율성을 제공하지만 효과적으로 관리하고 보호하기가 더 어려운 백엔드를 만듭니다. DL은 해킹 시도의 징후일 수 있는 비정상적이거나 불규칙한 패턴을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 기능은 중요한 인프라가 침투되지 않도록 보호할 수 있습니다.