딥러닝 이란

[The Dance of Life]

https://www.ibm.com/think/topics/deep-learning

딥러닝이란 무엇인가?
딥러닝은 심층 신경망이라고 불리는 다층 신경망을 사용하여 인간 뇌의 복잡한 의사 결정력을 시뮬레이션하는 기계 학습의 하위 집합이다. 일부 형태의 딥러닝은 오늘날 우리 삶에서 대부분의 인공 지능(AI) 응용 프로그램을 작동시킵니다.

딥러닝과 머신러닝의 주요 차이점은 기본 신경망 아키텍처의 구조입니다. 전통적인 기계 학습 모델인 "Nondeep"은 하나 또는 두 개의 계산 계층이 있는 단순 신경망을 사용한다. 딥러닝 모델은 3개 이상의 레이어를 사용하지만 일반적으로 모델을 훈련하기 위해 수백 또는 수천 개의 레이어를 사용합니다.

지도 학습 모델은 정확한 출력을 위해 구조화된 레이블이 지정된 입력 데이터를 필요로 하지만 딥 러닝 모델은 비지도 학습을 사용할 수 있다. 비지도 학습을 통해 딥러닝 모델은 원시 비정형 데이터에서 정확한 출력을 내는 데 필요한 특성, 특징 및 관계를 추출할 수 있습니다. 또한 이러한 모델은 정밀도를 높이기 위해 출력을 평가하고 개선할 수도 있습니다.

딥러닝은 인간의 개입 없이 분석적, 물리적 작업을 수행하면서 자동화를 개선하는 많은 애플리케이션과 서비스를 추진하는 데이터 사이언스의 한 측면이다. 이를 통해 디지털 비서, 음성 지원 TV 리모컨, 신용카드 사기 탐지, 자율주행차, 생성형 AI 등 많은 일상 제품과 서비스가 가능하다.


딥러닝이란 무엇인가?
딥러닝이 어떻게 작동하는지
Types of models
Deep learning use cases
Industry applications

저자들

짐 홀즈워스
작가


마크 스카피키오
IBM Think를 위한 편집자, 주제 및 통찰력

딥러닝이란 무엇인가?
딥러닝은 심층 신경망이라고 불리는 다층 신경망을 사용하여 인간 뇌의 복잡한 의사 결정력을 시뮬레이션하는 기계 학습의 하위 집합이다. 일부 형태의 딥러닝은 오늘날 우리 삶에서 대부분의 인공 지능(AI) 응용 프로그램을 작동시킵니다.

딥러닝과 머신러닝의 주요 차이점은 기본 신경망 아키텍처의 구조입니다. 전통적인 기계 학습 모델인 "Nondeep"은 하나 또는 두 개의 계산 계층이 있는 단순 신경망을 사용한다. 딥러닝 모델은 3개 이상의 레이어를 사용하지만 일반적으로 모델을 훈련하기 위해 수백 또는 수천 개의 레이어를 사용합니다.

지도 학습 모델은 정확한 출력을 위해 구조화된 레이블이 지정된 입력 데이터를 필요로 하지만 딥 러닝 모델은 비지도 학습을 사용할 수 있다. 비지도 학습을 통해 딥러닝 모델은 원시 비정형 데이터에서 정확한 출력을 내는 데 필요한 특성, 특징 및 관계를 추출할 수 있습니다. 또한 이러한 모델은 정밀도를 높이기 위해 출력을 평가하고 개선할 수도 있습니다.

딥러닝은 인간의 개입 없이 분석적, 물리적 작업을 수행하면서 자동화를 개선하는 많은 애플리케이션과 서비스를 추진하는 데이터 사이언스의 한 측면이다. 이를 통해 디지털 비서, 음성 지원 TV 리모컨, 신용카드 사기 탐지, 자율주행차, 생성형 AI 등 많은 일상 제품과 서비스가 가능하다.

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딥러닝이 어떻게 작동하는지
신경망, 즉 인공 신경망은 데이터 입력, 가중치 및 편향의 조합을 통해 인간의 뇌를 모방하려고 시도하며, 모두 실리콘 뉴런 역할을 한다. 이러한 요소는 데이터 내의 객체를 정확하게 인식하고 분류하고 설명하기 위해 함께 작동한다.

심층 신경망은 예측이나 범주화를 개선하고 최적화하기 위해 이전 계층에 각각 구축된 상호 연결된 노드의 여러 계층으로 구성됩니다. 네트워크를 통한 이러한 계산의 진행을 순방향 전파라고 한다. 심층 신경망의 입력층과 출력층을 가시층이라고 한다. 입력층은 딥러닝 모델이 처리를 위해 데이터를 섭취하는 곳이고, 출력층은 최종 예측 또는 분류가 이루어지는 곳이다.

역전파라고 불리는 또 다른 과정 기울기 하강과 같은 알고리즘을 사용하여 예측의 오류를 계산한 다음 레이어를 통해 거꾸로 이동하여 함수의 가중치와 편향을 조정하여 모델을 훈련한다. 함께, 순방향 전파와 역전파는 신경망이 예측을 하고 오류에 대해 수정할 수 있게 한다. 시간이 지남에 따라 알고리즘은 점차 더 정확해집니다.

딥러닝은 엄청난 양의 컴퓨팅 파워를 필요로 한다. 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)많은 메모리를 사용할 수 있는 여러 코어에서 많은 양의 계산을 처리할 수 있기 때문에 이상적입니다. 분산 클라우드 컴퓨팅도 도움이 될 수 있습니다. 딥러닝을 통해 딥 알고리즘을 훈련하려면 이 수준의 컴퓨팅 능력이 필요합니다. 그러나 구내에서 여러 GPU를 관리하면 내부 리소스에 대한 많은 수요가 발생하고 규모를 확장하는 데 엄청나게 비용이 많이 들 수 있습니다. 소프트웨어 요구 사항의 경우 대부분의 딥러닝 앱은 JAX, PyTorch 또는 TensorFlow의 세 가지 학습 프레임워크 중 하나로 코딩됩니다.

전문가들의 혼합 | 9월 5일, 71화


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딥러닝 모델의 종류
딥러닝 알고리즘은 매우 복잡하며, 특정 문제나 데이터셋을 해결하기 위한 다양한 유형의 신경망이 있습니다. 여기 6개 있습니다. 각각은 고유한 장점을 가지고 있으며 여기에서는 대략 개발 순서로 제시되며 각 연속 모델은 이전 모델의 약점을 극복하기 위해 조정된다.

이들 모두에 걸쳐 한 가지 잠재적인 약점은 딥러닝 모델이 종종 "블랙박스"이기 때문에 내부 작업을 이해하기 어렵고 해석 가능성 문제를 제기한다는 것이다. 그러나 이것은 높은 정확도와 확장성의 전반적인 이점과 균형을 이룰 수 있습니다.

CNN
컨볼루션 신경망(CNN 또는 ConvNets)은 주로 컴퓨터 비전 및 이미지 분류 애플리케이션에서 사용된다. 이미지 및 비디오 내의 특징 및 패턴을 감지할 수 있어 객체 감지, 이미지 인식, 패턴 인식 및 얼굴 인식과 같은 작업을 가능하게 합니다. 이러한 네트워크는 선형 대수, 특히 행렬 곱셈의 원리를 활용하여 이미지 내의 패턴을 식별합니다.

CNN은 노드 계층들로 구성되는 특정 유형의 신경망으로서, 입력 계층, 하나 이상의 은닉 계층들 및 출력 계층을 포함한다. 각 노드는 다른 노드에 연결되며 관련 가중치와 임계값을 갖습니다. 임의의 개별 노드의 출력이 지정된 임계값을 초과하면, 그 노드가 활성화되어 네트워크의 다음 계층으로 데이터를 전송한다. 그렇지 않으면 네트워크의 다음 계층으로 데이터가 전달되지 않습니다.

적어도 세 가지 주요 유형의 계층이 CNN을 구성합니다: 컨볼루션 계층, 풀링 계층 및 완전 연결(FC) 계층. 복잡한 사용을 위해 CNN은 최대 수천 개의 레이어를 포함할 수 있으며 각 레이어는 이전 레이어에 구축됩니다. 원래 입력된 세부 패턴을 "컨볼루션" 작업하고 재작업함으로써 발견할 수 있다. 각 계층에 따라 CNN은 복잡도가 증가하여 이미지의 더 큰 부분을 식별한다. 이전 레이어는 색상 및 가장자리와 같은 단순한 기능에 중점을 둡니다. 이미지 데이터가 CNN의 레이어를 통해 진행됨에 따라, 최종적으로 의도된 객체를 식별할 때까지 객체의 더 큰 요소 또는 형상을 인식하기 시작한다.

CNN은 이미지, 음성 또는 오디오 신호 입력으로 우수한 성능을 발휘하여 다른 신경망과 구별된다. CNN 이전에는 수동 및 시간이 많이 소요되는 특징 추출 방법을 사용하여 이미지의 객체를 식별했다. 그러나 CNN은 이제 이미지 분류 및 객체 인식 작업에 대해 보다 확장 가능한 접근 방식을 제공하고 고차원 데이터를 처리한다. 그리고 CNN은 계층 간 데이터를 교환하여 보다 효율적인 데이터 처리를 제공할 수 있습니다. 풀링 계층에서 정보가 손실될 수 있지만 이는 복잡성을 줄이고 효율성을 개선하며 과적합 위험을 제한하는 데 도움이 될 수 있는 CNN의 이점보다 클 수 있다.

CNN에는 많은 그래픽 처리 장치(GPU)가 필요한 계산적 비용과 예산이 요구되는 다른 단점이 있다. 또한 교차 도메인 지식을 가진 고도로 훈련된 전문가와 구성, 하이퍼파라미터 및 구성의 세심한 테스트가 필요하다.


RNNs
순환 신경망(RNN)은 순차적 또는 시계열 데이터를 사용하기 때문에 자연어 및 음성 인식 애플리케이션에서 일반적으로 사용된다. RNN은 피드백 루프에 의해 식별될 수 있습니다. 이러한 학습 알고리즘은 주로 시계열 데이터를 사용하여 미래 결과에 대한 예측을 할 때 사용된다. 사용 사례에는 주식 시장 예측이나 매매 예측, 언어 번역, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 및 이미지 캡션과 같은 서수 또는 시간적 문제가 포함된다. 이러한 기능은 종종 시리, 음성 검색 및 구글 번역과 같은 인기 있는 응용 프로그램에 통합됩니다.

RNN은 현재 입력과 출력에 영향을 미치기 위해 이전 입력에서 정보를 얻을 때 "메모리"를 사용합니다. 전통적인 심층 신경망은 입력과 출력이 서로 독립적이라고 가정하지만, RNN의 출력은 시퀀스 내의 이전 요소에 의존한다. 미래 이벤트는 주어진 시퀀스의 출력을 결정하는 데에도 도움이 되지만 단방향 순환 신경망은 예측에서 이러한 이벤트를 설명할 수 없다.

RNN은 네트워크의 각 계층에 걸쳐 매개변수를 공유하고 네트워크의 각 계층 내에서 동일한 가중치 매개변수를 공유하며, 가중치는 강화 학습을 용이하게 하기 위해 역전파 및 경사 하강 과정을 통해 조정된다.

RNN은 시간 역전파(BPTT) 알고리즘을 사용하여 기울기를 결정하며, 이는 시퀀스 데이터에 특정하기 때문에 전통적인 역전파와 약간 다르다. BPTT의 원리는 전통적인 역전파와 동일하며, 모델이 출력 계층에서 입력 계층까지의 오류를 계산하여 스스로를 훈련시킵니다. BPTT는 BPTT가 각 시간 단계에서 오류를 합산하는 반면 피드포워드 네트워크는 각 계층에 걸쳐 매개변수를 공유하지 않기 때문에 오류를 합산할 필요가 없다는 점에서 전통적인 접근법과 다르다.

다른 신경망 유형에 비해 장점은 RNN이 이진 데이터 처리와 메모리를 모두 사용한다는 것이다. RNN은 단일 입력에 대해 하나의 결과만 전달하는 대신 RNN이 1대 다수, 많은 대 1 또는 많은 대 다수의 출력을 생성할 수 있도록 여러 입력 및 생산을 계획할 수 있다.

예를 들어, 장기 단기 기억(LSTM) 네트워크는 장기 의존성을 학습하고 행동함으로써 단순 RNN보다 우수하다.

그러나 RNN은 폭발적인 기울기와 사라지는 기울기로 알려진 두 가지 기본 문제에 직면하는 경향이 있다. 이러한 문제는 오차 곡선을 따라 손실 함수의 기울기인 기울기의 크기로 정의된다.

기울기가 소실되다 그리고 너무 작아서 계속 작아져서 가중치 파라미터가 중요하지 않을 때까지 업데이트하는데, 즉 0 (0)이다. 그렇게 되면 알고리즘이 더 이상 학습되지 않습니다.
폭발하는 기울기가 너무 클 때 기울기가 발생하여 불안정한 모델을 생성한다. 이 경우 모델 가중치가 너무 크게 증가하여 결국 NaN(숫자가 아님)으로 표시된다. 이러한 문제에 대한 한 가지 해결책은 신경망 내의 은닉층의 수를 줄여 RNN 모델의 복잡성을 일부 제거하는 것이다.
몇 가지 마지막 단점: RNN은 또한 긴 훈련 시간이 필요하고 대규모 데이터 세트에서 사용하기 어려울 수 있습니다. RNN을 최적화하면 레이어와 매개변수가 많을 때 복잡성이 추가됩니다.

오토인코더 및 가변 오토인코더
딥러닝은 이미지, 음성 및 기타 복잡한 데이터 유형의 분석을 추가하여 수치 데이터의 분석을 넘어설 수 있게 했다. 이를 달성하기 위한 첫 번째 클래스 모델 중에는 가변 오토인코더(VAE)가 있었다. 그들은 사실적인 이미지와 음성을 생성하는 데 널리 사용된 최초의 딥러닝 모델로, 모델을 확장하기 쉽게 만들어 딥 생성 모델링에 힘을 실어주었으며, 이는 우리가 생성 AI라고 생각하는 것의 초석입니다.

오토인코더는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 압축된 표현으로 인코딩한 다음 데이터를 원래 형태로 다시 디코딩하는 방식으로 작동합니다. 플레인 오토인코더는 손상되거나 흐릿한 이미지를 재구성하는 것을 포함하여 다양한 목적으로 사용되었다. 변이형 오토인코더는 데이터를 재구성할 뿐만 아니라 원본 데이터에 대한 변이를 출력하는 중요한 기능을 추가했다.

새로운 데이터를 생성하는 이러한 능력은 생성적 적대 네트워크(GAN)에서 확산 모델에 이르기까지 새로운 기술의 급속한 연속에 불을 붙였으며, 더 현실적이지만 가짜 이미지를 생성할 수 있다. 이렇게 VAE는 오늘날 생성형 AI의 발판을 마련했다.

오토인코더는 인코더와 디코더 블록으로 만들어지며, 이는 오늘날의 대규모 언어 모델을 뒷받침하는 아키텍처이기도 합니다. 인코더는 데이터 세트를 밀집 표현으로 압축하여 추상 공간에서 유사한 데이터 포인트를 더 가깝게 배열합니다. 디코더는 데이터 세트의 가장 중요한 기능을 보존하면서 새로운 것을 만들기 위해 이 공간에서 샘플링합니다.

오토인코더의 가장 큰 장점은 대량의 데이터를 처리하고 입력 데이터를 압축된 형태로 보여줄 수 있는 능력이므로 가장 중요한 측면이 눈에 띄어 이상 탐지 및 분류 작업이 가능하다. 또한 전송 속도를 높이고 저장 요구 사항을 줄입니다. 오토인코더는 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 훈련될 수 있으므로 레이블이 지정된 데이터를 사용할 수 없는 경우에 사용할 수 있다. 비지도 훈련을 사용할 때는 시간 절약 이점이 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 수동 기능 엔지니어링 없이 자동으로 학습하고 정확도를 얻습니다. 또한 VAE는 텍스트 또는 이미지 생성을 위한 새로운 샘플 데이터를 생성할 수 있다.

오토인코더에는 단점이 있습니다. 깊거나 복잡한 구조의 훈련은 계산 자원을 소모하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 비지도 훈련 중에 모델은 필요한 속성을 간과하고 대신 입력 데이터를 단순히 복제할 수 있습니다. 오토인코더는 또한 복잡한 관계를 올바르게 식별하지 못하도록 구조화된 데이터에서 복잡한 데이터 연결을 간과할 수 있다.


간스
생성적 적대 네트워크(GAN)는 인공 지능(AI) 안팎에서 사용되는 신경망으로 원래 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성한다. 여기에는 사람의 얼굴로 보이지만 실제 사람을 촬영하지 않고 생성된 이미지가 포함될 수 있다. “적대적” 이름의 일부는 GAN의 두 부분 사이의 앞뒤에서 유래했다: 생성기와 판별기.

The 발전기 만들다 뭐.: 이미지, 비디오 또는 오디오를 사용한 다음 반전으로 출력을 생성합니다. 예를 들어, 말은 어느 정도 정확하게 얼룩말로 변형될 수 있습니다. 결과는 입력과 이 사용 사례에 대한 생성 모델에서 레이어가 얼마나 잘 훈련되었는지에 따라 달라진다.
The 판별기 적이 어디에 있습니까? 생성 결과 (가짜 이미지)는 비교됩니다. 진짜. 데이터 세트의 이미지입니다. 판별기는 진짜 이미지와 가짜 이미지, 비디오 또는 오디오를 구별하려고 노력합니다.
간스는 스스로 훈련한다. 생성기는 가짜를 만들고 판별기는 생성기의 가짜와 실제 예제 사이의 차이점을 찾는 법을 배웁니다. 판별기가 가짜에 플래그를 지정할 수 있으면 생성기가 벌점을 받습니다. 피드백 루프는 생성기가 판별기가 구별할 수 없는 출력을 생성하는 데 성공할 때까지 계속됩니다.

프라임 GAN 혜택은 원본과 구별하기 어려울 수 있는 현실적인 출력을 생성하는 것이며, 이는 차례로 기계 학습 모델을 추가로 훈련하는 데 사용될 수 있다. 학습할 GAN을 설정하는 것은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하거나 사소한 레이블을 지정하여 훈련되기 때문에 간단합니다. 그러나 잠재적인 단점은 발전기와 판별기가 오랫동안 경쟁에서 왔다 갔다 하여 큰 시스템 드레인을 생성할 수 있다는 것이다. 한 가지 훈련 제한 사항은 만족스러운 출력을 얻기 위해 엄청난 양의 입력 데이터가 필요할 수 있다는 것이다. 또 다른 잠재적인 문제는 발전기가 더 다양한 출력이 아닌 제한된 출력 세트를 생성할 때 "모드 붕괴"이다.

확산 모델
확산 모델은 점진적인 노이즈 추가 및 잡음 제거의 순방향 및 역방향 확산 프로세스를 사용하여 훈련되는 생성 모델을 나타낸다. 확산 모델은 데이터를 생성하며, 대부분은 훈련된 데이터와 유사한 이미지를 생성하지만 훈련에 사용된 데이터를 덮어쓴다. 그들은 학습 데이터가 인식할 수 없을 때까지 점차적으로 가우시안 노이즈를 추가한 다음 역으로 "잡음 제거"를 학습한다. 랜덤 노이즈 입력으로부터 출력(보통 이미지)을 합성할 수 있는 프로세스.

확산 모델은 생성된 샘플과 원하는 목표의 차이를 최소화하는 방법을 학습합니다. 임의의 불일치가 정량화되고 모델의 매개변수가 업데이트되어 모델이 손실 훈련을 최소화하여 실제 훈련 데이터와 매우 유사한 샘플을 생성한다.

확산 모델은 화질을 넘어 적대적 훈련이 필요하지 않다는 장점이 있어 학습 과정을 빠르게 하고 면밀한 프로세스 제어도 제공한다. 훈련은 GAN보다 더 안정적이며 확산 모델은 모드 붕괴에 취약하지 않다.

그러나 GAN에 비해 확산 모델은 더 많은 미세 조정을 포함하여 훈련하는 데 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있다. IBM 리서치®도 이런 형태의 생성형 AI가 숨겨진 백도어로 납치돼 공격자가 이미지 생성 과정을 통제할 수 있어 AI 확산 모델이 조작된 이미지를 생성하도록 속일 수 있다는 사실을 밝혀냈다.

트랜스포머 모델
트랜스포머 모델은 텍스트 처리 메커니즘과 인코더-디코더 아키텍처를 결합하고 언어 모델이 훈련되는 방식에 혁명을 일으켰다. 인코더는 원시 주석이 없는 텍스트를 임베딩으로 알려진 표현으로 변환합니다. 디코더는 이러한 임베딩을 모델의 이전 출력과 함께 취하고 문장의 각 단어를 연속적으로 예측합니다.

빈칸 채우기 추측을 사용하여 인코더는 단어와 문장이 서로 어떻게 관련되는지 학습하여 품사 및 기타 문법적 특징에 레이블을 지정할 필요 없이 언어의 강력한 표현을 구축한다. 사실 트랜스포머는 특별한 작업을 염두에 두지 않고 처음에 미리 훈련할 수 있습니다. 이러한 강력한 표현이 학습된 후에 모델은 나중에 요청된 작업을 수행하기 위해 훨씬 적은 데이터로 전문화될 수 있다.

몇 가지 혁신이 이것을 가능하게 합니다. 트랜스포머는 문장에서 단어를 동시에 처리하여 텍스트 처리를 병렬로 가능하게 하여 훈련 속도를 높입니다. 순환 신경망(RNN)을 포함한 이전 기술은 단어를 하나씩 처리했다. 트랜스포머는 단어의 위치와 관계도 배웠는데, 이 맥락을 통해 의미를 추론하고 "그것"과 같은 단어를 긴 문장으로 명확하게 표현할 수 있다.

변환 장치는 작업을 미리 정의할 필요를 제거함으로써 방대한 양의 원시 텍스트에 언어 모델을 사전 훈련하는 것을 실용적으로 만들어 크기가 극적으로 커질 수 있도록 했다. 이전에는 레이블이 지정된 데이터를 수집하여 특정 작업에 대해 하나의 모델을 훈련했다. 변압기를 사용하면 대량의 데이터에 대해 훈련된 하나의 모델이 소량의 레이블이 지정된 작업별 데이터에 대해 미세 조정하여 여러 작업에 적응할 수 있다.

오늘날 언어 변환기는 분류 및 개체 추출과 같은 비생성 작업뿐만 아니라 기계 번역, 요약 및 질문 답변을 포함한 생성 작업에 사용된다. 트랜스포머는 설득력 있는 대화, 에세이 및 기타 콘텐츠를 생성하는 능력으로 많은 사람들을 놀라게 했습니다.

자연어 처리(NLP) 변환기는 병렬로 실행할 수 있어 시퀀스의 여러 부분을 동시에 처리하여 훈련 속도를 크게 높일 수 있기 때문에 놀라운 전력을 제공합니다. 트랜스포머는 또한 텍스트의 장기 의존성을 추적하여 전체 맥락을 더 명확하게 이해하고 우수한 출력을 생성할 수 있습니다. 또한 변압기는 작업별 맞춤화를 위해 확장 가능하고 유연합니다.

한계에 관해서는 복잡성 때문에 변압기는 막대한 계산 자원과 긴 훈련 시간이 필요하다. 또한 훈련 데이터는 정확한 결과를 생성하기 위해 정확하게 표적에 맞고 편견이 없으며 풍부해야 한다.

딥러닝 활용 사례
딥러닝의 사용 횟수는 매일 증가하고 있다. 여기 기업이 더 효율적이고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법이 있습니다.

응용 현대화
생성형 AI는 개발자들의 역량을 향상시키고 애플리케이션 현대화와 IT 자동화 영역에서 점점 확대되는 기술 격차를 줄일 수 있다. 코딩을 위한 생성형 AI는 최근 LLM(Ligh Language Model) 기술과 NLP(Nature Language Processing) 기술의 획기적인 발전 때문에 가능하다. 기존 소스 코드의 방대한 데이터셋에 학습된 딥러닝 알고리즘과 대규모 신경망을 사용한다. 교육 코드는 일반적으로 오픈 소스 프로젝트에서 생성된 공개적으로 사용 가능한 코드에서 나옵니다.

프로그래머는 코드가 무엇을 하기를 원하는지 설명하는 일반 텍스트 프롬프트를 입력할 수 있습니다. 생성형 AI 도구는 코드 스니펫이나 전체 기능을 제안하며, 반복적인 작업을 처리하고 수동 코딩을 줄여 코딩 과정을 간소화합니다. 생성형 AI는 또한 코드를 한 언어에서 다른 언어로 번역할 수 있으며, COBOL을 자바로 번역하여 레거시 애플리케이션을 업데이트하는 것과 같이 코드 변환 또는 현대화 프로젝트를 간소화합니다.

컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 이미지 분류, 객체 검출 및 의미 분할을 포함하는 인공지능(AI) 분야이다. 기계 학습과 신경망을 사용하여 컴퓨터와 학습 시스템을 가르치고 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 도출하고 시스템이 결함이나 문제를 볼 때 권장 사항을 만들거나 조치를 취한다. AI가 컴퓨터가 생각할 수 있게 해준다면, 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 보고, 관찰하고, 이해할 수 있게 해준다.

컴퓨터 비전 시스템은 종종 제품을 검사하거나 생산 자산을 모니터링하도록 훈련되기 때문에 일반적으로 분당 수천 개의 제품이나 프로세스를 분석하여 감지할 수 없는 결함이나 문제를 감지할 수 있다. 컴퓨터 비전은 에너지 및 유틸리티에서 제조 및 자동차에 이르기까지 다양한 산업에서 사용됩니다.

컴퓨터 비전은 많은 데이터가 필요하며, 그 데이터를 계속해서 분석하여 이미지를 식별하고 궁극적으로 인식할 때까지 계속합니다. 예를 들어, 자동차 타이어를 인식하는 컴퓨터를 훈련시키기 위해서는 방대한 양의 타이어 이미지와 타이어 관련 항목을 공급해야 차이점을 배우고 타이어, 특히 결함이 없는 타이어를 인식할 수 있다.

컴퓨터 비전은 알고리즘 모델을 사용하여 컴퓨터가 시각 데이터의 맥락에 대해 스스로를 가르칠 수 있게 합니다. 모델을 통해 충분한 데이터가 공급되면 컴퓨터는 데이터를 "보고" 한 이미지를 다른 이미지와 구별하도록 스스로 가르칠 것이다. 알고리즘은 누군가가 이미지를 인식하도록 프로그래밍하는 대신 기계가 스스로 학습할 수 있게 해줍니다.

컴퓨터 비전은 시스템이 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력으로부터 의미 있는 정보를 도출하고 이러한 입력을 기반으로 조치를 취할 수 있게 한다. 추천을 제공하는 이러한 기능은 단순한 이미지 인식 작업과 구별된다. 오늘날 컴퓨터 비전의 몇 가지 일반적인 응용 프로그램은 다음과 같은
에서 볼 수 있다.

오토모티브: 무인자동차 시대가 완전히 도래하지는 않았지만, 기본 기술은 차선 감지와 같은 기능을 통해 운전자와 승객 안전을 향상시키면서 자동차에 진입하기 시작했습니다.

의료: 컴퓨터 비전은 방사선 기술에 통합되어 의사들이 건강한 해부학에서 암 종양을 더 잘 식별할 수 있게 되었습니다.

마케팅: 소셜 미디어 플랫폼은 프로필에 게시된 사진에 누가 있을 수 있는지에 대한 제안을 제공하여 사진 앨범에 친구를 태그하는 것을 더 쉽게 만듭니다.

소매: 시각 검색은 일부 전자 상거래 플랫폼에 통합되어 브랜드가 기존 옷장을 보완할 품목을 추천할 수 있게 되었습니다.
고객관리
AI는 기업이 증가하는 소비자 수요를 더 잘 이해하고 수용할 수 있도록 돕고 있습니다. 고도로 개인화된 온라인 쇼핑, 소비자 직접 방문 모델 및 배송 서비스의 부상으로 생성형 AI는 고객 관리, 인재 변신 및 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있는 많은 이점을 더욱 잠금 해제하는 데 도움이 될 수 있다.

AI는 고객 피드백과 구매 습관에서 얻은 귀중한 통찰력을 활용함으로써 기업이 고객 중심 접근 방식을 채택할 수 있도록 권한을 부여합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 제품 디자인과 포장을 개선하는 데 도움이 될 수 있으며 높은 고객 만족도와 판매 증가를 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

생성형 AI는 대화 이력, 감정 분석 및 콜센터 녹취록을 기반으로 상황별 안내를 제공하는 고객 관리를 위한 인지 비서 역할도 할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 개인화된 쇼핑 경험을 가능하게 하고 고객 충성도를 높이며 경쟁 우위를 제공할 수 있다.

디지털 노동
조직은 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 디지털 노동을 구축하고 배치하여 생산성을 높이거나 백업이 필요할 때마다 지원하는 등 인력을 증강할 수 있다. 예를 들어, 이는 개발자가 레거시 소프트웨어의 업데이트 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

디지털 노동은 기술적 장벽 없이 빠르고 신뢰할 수 있는 방식으로 셀프 서비스 자동화를 가능하게 함으로써 지식 노동자의 생산성을 자동화하고 향상시키기 위해 재단 모델을 사용한다. 작업 수행 또는 API 호출을 자동화하기 위해 엔터프라이즈 등급 LLM 기반 슬롯 채우기 모델은 대화에서 정보를 식별하고 많은 수동 노력 없이 작업을 완료하거나 API 호출에 필요한 모든 정보를 수집할 수 있다.

기술 전문가가 지식 노동자를 위해 반복적인 행동 흐름을 기록하고 인코딩하도록 하는 대신 모델 기반 대화 지침 및 시연 기반으로 구축된 디지털 노동 자동화는 지식 노동자가 셀프 서비스 자동화에 사용할 수 있다. 예를 들어, 앱 생성 속도를 높이기 위해 노코드 디지털 견습생은 코드를 효과적으로 가르치고 감독하고 검증함으로써 프로그래밍 전문 지식이 부족한 최종 사용자를 도울 수 있다.

생성형 AI

생성형 AI(gen AI라고도 함)는 사용자의 프롬프트나 요청에 응답하여 텍스트, 이미지, 비디오, 데이터 또는 기타 콘텐츠를 자율적으로 생성하는 AI의 범주이다.

생성형 AI는 기존 콘텐츠의 패턴에서 학습하고 그 훈련을 기반으로 새롭고 유사한 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥러닝 모델에 의존합니다. 고객 서비스, 마케팅, 소프트웨어 개발 및 연구를 포함한 많은 분야에 응용 프로그램을 보유하고 있으며 빠르고 자동화된 콘텐츠 생성 및 증강을 통해 엔터프라이즈 워크플로우를 간소화할 수 있는 엄청난 잠재력을 제공합니다.

생성형 AI는 이메일, 이미지, 비디오, 오디오 파일 및 소셜 미디어 콘텐츠와 같은 다양한 데이터 소스를 처리하는 데 탁월합니다. 이 비정형 데이터는 모델을 생성하고 생성 AI를 지속적으로 훈련하는 데 중추를 형성하므로 시간이 지남에 따라 효과적으로 유지될 수 있습니다. 이 비정형 데이터를 사용하면 챗봇을 통한 고객 서비스를 향상시키고 보다 효과적인 이메일 라우팅을 용이하게 할 수 있습니다. 실제로 이것은 사용자를 적절한 에이전트와 연결하거나 사용자 가이드 및 FAQ에 지시하는 것과 같은 적절한 리소스를 사용자에게 안내하는 것을 의미할 수 있습니다.

많은 논의가 있었던 한계와 위험에도 불구하고 많은 기업들이 생성형 AI를 활용하여 내부 워크플로우를 개선하고 제품과 서비스를 향상시킬 수 있는 방법을 신중하게 탐구하면서 앞으로 나아가고 있습니다. 이것이 새로운 개척지입니다: 법적 또는 윤리적 문제를 일으키지 않고 직장을 더 효율적으로 만드는 방법입니다.

AI 에이전트 및 에이전트 AI
AI 에이전트는 자율 AI 프로그램으로, 자체 워크플로우를 설계하고 사용 가능한 도구(다른 애플리케이션 또는 서비스)를 사용하여 인간의 개입 없이 사용자 또는 다른 시스템을 대신하여 작업을 수행하고 목표를 달성할 수 있습니다.

에이전트 AI는 시스템의 어떤 단일 에이전트가 달성할 수 있는 것보다 더 복잡한 작업 또는 더 큰 목표를 달성하기 위해 조정되거나 조정되는 여러 AI 에이전트의 시스템이다.

챗봇 및 기타 AI 모델이 미리 정의된 제약 내에서 작동하고 인간의 개입이 필요한 것과 달리 AI 에이전트 및 에이전트 AI는 자율성, 목표 주도 행동 및 변화하는 상황에 대한 적응성을 나타냅니다. 에이전트라는 용어는 그리고 “대리인” 이러한 모델의 대리인 또는 독립적이고 의도적으로 행동할 수 있는 능력을 참조하십시오.

에이전트를 생성형 AI 이후 자연스러운 다음 단계로 생각하는 한 가지 방법입니다. 유전자 AI 모델은 학습된 패턴을 기반으로 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둡니다. 에이전트는 해당 콘텐츠를 사용하여 서로 상호 작용하고 다른 도구를 사용하여 결정을 내리고 문제를 해결하고 작업을 완료합니다. 예를 들어, 유전자 AI 앱은 업무 일정을 고려할 때 에베레스트 산에 오르기에 가장 좋은 시간을 알려줄 수 있지만 에이전트가 이를 알려준 다음 온라인 여행 서비스를 사용하여 최고의 항공편을 예약하고 네팔에서 가장 편리한 호텔에 방을 예약할 수 있습니다.

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자연어 처리 및 음성 인식
NLP 컴퓨터와 디지털 장치가 텍스트와 음성을 인식, 이해 및 생성할 수 있도록 인간 언어의 계산 언어학 규칙 기반 모델링을 통계 및 기계 학습 모델과 결합한다. NLP는 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하고, 타이핑되거나 음성화된 명령에 응답하고, 음성을 기반으로 사용자를 인식하거나 인증할 수 있는 애플리케이션 및 장치에 전원을 공급한다. 대량의 텍스트를 요약하고 텍스트 또는 스피치의 의도 또는 감정을 평가하며 텍스트 또는 그래픽 또는 기타 요구에 따른 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 됩니다.

NLP의 하위 집합은 컴퓨터 알고리즘과 기계 학습 및 딥러닝 모델을 결합한 통계적 NLP입니다. 이 접근법은 텍스트 및 음성 데이터의 요소를 자동으로 추출, 분류 및 레이블링한 다음 해당 요소의 각 가능한 의미에 통계적 가능성을 할당하는 데 도움이 된다. 오늘날 RNN을 기반으로 한 딥러닝 모델과 학습 기술은 작동하면서 "학습"하고 막대한 양의 원시, 비구조화 및 레이블이 지정되지 않은 텍스트 및 음성 데이터 세트에서 보다 정확한 의미를 추출하는 NLP 시스템을 가능하게 한다.

음성 인식: 자동 음성 인식(ASR), 컴퓨터 음성 인식 또는 음성 대 텍스트라고도 하며, 프로그램이 인간의 음성을 문자 형식으로 처리할 수 있게 하는 기능이다.

음성 인식은 일반적으로 음성 인식과 혼동되지만 음성 인식은 음성을 언어 형식에서 텍스트 형식으로 번역하는 데 중점을 두는 반면 음성 인식은 개별 사용자의 음성을 식별하는 데만 중점을 둔다.

산업 응용
실제 딥러닝 애플리케이션은 우리 주변에 있으며, 제품과 서비스에 매우 잘 통합되어 있어 사용자는 배경에서 일어나는 복잡한 데이터 처리를 알지 못합니다. 이러한 예들 중 일부는 다음과 같습니다.

고객 서비스 딥러닝
많은 조직들이 딥러닝 기술을 고객 서비스 프로세스에 접목하고 있으며, 챗봇은 다양한 애플리케이션, 서비스, 고객 서비스 포털에서 자주 사용된다. 전통적인 챗봇은 콜센터와 같은 메뉴에서 흔히 볼 수 있는 자연어와 시각 인식까지 사용합니다. 그러나 보다 정교한 챗봇 솔루션은 학습을 통해 실시간으로 모호한 질문에 대한 여러 응답이 있는지 확인하려고 시도한다. 수신한 응답에 기초하여 챗봇은 이러한 질문에 직접 답하거나 대화를 인간 사용자에게 라우팅하려고 한다.

애플의 시리, 아마존 알렉사 또는 구글 어시스턴트와 같은 가상 비서는 음성 인식 기능을 가능하게 함으로써 챗봇의 아이디어를 확장합니다. 이는 사용자를 개인화된 방식으로 참여시키는 새로운 방법을 만듭니다.