딥러닝(Deep learning)이란? 실제 사례정리

딥러닝(Deep learning)이란?

 

딥러닝은 '인간이 자연스럽게 행하는 행동을 컴퓨터에게 배우게 하는 기술'을 일컫습니다.

 

딥러닝은 인공지능과도 밀접하게 관련되어 있어 인공지능의 발전으로 인해 딥러닝을 가능케 한다고 할 수 있습니다.

최근 딥러닝이 주목을 끄는 데는 이유가 있는데 기존 기술로는 어려웠던 것을 달성할 수 있게 되었기 때문입니다.

예를 들어 휴대전화 등으로 대표되는 음성인식.
10년 전만 해도 내비게이션이나 PC에서 음성 인식을 도입했지만 언어 인식률은 형편없었습니다.

그러나 지금은 음성으로 휴대전화에 말을 걸어도 제대로 인식해 줍니다. 이처럼 '인공지능이 할 수 있는 일'이 고도화되면서 일반 소비자들 사이에서도 화제가 되고 있는 것입니다.

 

스스로배우는-딥러닝

 

딥러닝의 활용 사례

 

1. 자율주행

 

딥러닝을 사용하여 일시정지나 신호등을 인식합니다.
보행자나 장애물의 탐색에도 사용되고 있어 사고 발생률 감소에 도움이 되고 있습니다.

 

2. 우주 관련 기술

 

위성에서 물체 탐지를 가능하게 합니다.

 

3. 생산기술

 

현재는 많은 제조 현장에서 화상 처리 검사가 도입되고 있습니다.

딥러닝 기술을 이용한 화상 검사기에서는 특정 패턴에 부합하는 시각정보를 판별해 기준에 미달한 제품을 폐기합니다.

 

4. 인터넷 쇼핑몰

 

딥러닝 기술로 이미지 검색이 더 쉽고 효율적으로 이루어질 수 있습니다.

 

5. 의료분야

 

약물 분자 구조를 딥러닝함으로써 신약 개발의 효율성을 증대될 것으로 기대됩니다.
엑스레이나 CT 스캔, MRI 등의 이미지에서 악성 종양을 발견할 수 있게 해 줍니다.

 

6. 사이버 보안

 

딥러닝 기술을 사용하여 위험한 컴퓨터 바이러스 코드를 탐지합니다.

 

7. 금융

 

FX나 트레이딩 등으로 투자 타이밍을 AI가 판단하고 매매합니다.
자동 매매 시스템 등에 사용되고 있습니다.

 

8. 자동 음성 번역

 

자동 음성 번역 서비스에서도 딥러닝 기술이 사용되고 있습니다.

 

딥러닝을 이용한 제품 및 서비스

 

1.DeepGram

 

업로드된 동영상의 음성을 인식하여 검색 및 정리를 해주는 서비스.
딥러닝 기술로 음성인식 기술이 고정밀화되어 자동으로 검색 및 정리가 가능해졌습니다.

 

2.GridSpace

 

회의 중 음성을 인식하고 회의록을 기록 또는 중요한 발언을 자동으로 자동으로 정리해 주는 서비스.
방대한 회의 음성을 AI(딥러닝)가 학습한 결과 자동 판별이 가능해졌습니다.

 

3.Cloud Speech-to-Text

 

구글의 음성을 텍스트로 변환하는 서비스.
최신 딥러닝 기술을 이용하여 음성을 고정밀로 인식합니다.

 

4.Amazon Echo

 

음성인식에 딥러닝 기술이 사용되고 있어 다양한 억양의 발음을 인식할 수 있습니다.

 

 

딥러닝의 장점

 

딥러닝이란 인공지능이 갖춘 기술 중 하나로 방대한 양의 데이터를 학습해 인간이 하고 있는 동작을 기계가 할 수 있게 되는 기술입니다.

딥러닝이 뛰어난 점은 다음 두 가지입니다.

 

학습을 거듭할수록 정확도가 향상된다.

 

인공지능은 인간에 비해 아직 능력적으로 떨어진다고 알려져 있지만 학습을 통한 성장을 기대할 수 있다면 언젠가 인간을 뛰어넘는 날이 올지도 모릅니다.

현재도 인공지능은 분야를 좁히면 인간보다 훨씬 고도의 처리를 실현해 줍니다.
대표적인 것이 음성인식이나 화상인식.

 

음성이나 이미지는 패턴화 하기 쉽고 딥러닝에 적합한 측면이 있습니다.

인간에게는 여러 종류의 감각이 있습니다. 온도,빛, 음성, 청각, 후각, 미각, 촉각, 통증 등.

 

이들 모든 센서에서 딥러닝을 실시할 수 있게 되면 언젠가 인간 이상의 처리를 할 수 있는 AI가 탄생하게 될 것입니다.

 

학습을 위한 정보를 직접 선별 추출

 

딥러닝과 비슷한 기술에 기계학습이 있으며 둘 다 컴퓨터에 학습시키는 점에서는 똑같습니다.

하지만 딥러닝과 머신러닝에는 큰 차이가 있습니다.

기계 학습에서는 데이터의 특징을 축적해 나가기 위한 정보를 인간이 직접 정의할 필요가 있지만
딥러닝은 데이터에서 컴퓨터가 자동으로 특징을 추출합니다.

어떤 특징을 이용해야 하는지 컴퓨터가 자동으로 배워가는 겁니다.

 

딥러닝의-여러가능성

 

딥러닝이 일자리를 위협할 수 있을까?

 

딥러닝이나 인공지능이 발전하면 사람에게서 일자리를 빼앗는 것은 아닐까 우려하시는 분들도 계실 수 있습니다.

 

이러한 기술이 발달함으로써 사라지는 일은 틀림없이 있을 것이라고 생각합니다. 그러나 역사를 돌이켜보면 예부터 기술의 발전으로 잃어버린 일은 많이 존재했습니다.

 

그 안에서 새로운 기술을 활용하거나 새로운 아이디어를 생각해 내는 사람들이 다음 일거리를 발견할 수 있는 것입니다.

딥러닝이나 인공지능은 앞으로 점점 발전할 것으로 예상되며 그에 따라 없어지는 일이 생긴다면

딥러닝으로 어떠한 일을 할 수 있는지 아니면 무엇을 할 수 없는지를 잘 배워서 내가 무엇을 해야 되는지를 생각해 볼 수 있으면 좋겠습니다.

 

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