딥 러닝과 그 많은 응용

최근 몇 년 동안 딥 러닝 기반 알고리즘을 적용할 수 있는 다양한 분야와 이 솔루션이 제공하는 좋은 결과로 인해 딥 러닝 기반 알고리즘의 인기와 사용이 증가했습니다.

딥 러닝의 용도는 무엇입니까?

딥 러닝 알고리즘의 주요 목표는 인간이 거의 자동으로 수행하지만 기계에서는 복잡해지는 작업을 수행하는 것입니다. 예를 들어 이미지의 모든 요소를 ​​감지하고 식별할 수 있습니다. . 오늘날 딥 러닝은 최고의 이미지 분류기로 간주되며 Computer Vision의 최신 기술을 나타냅니다. 이러한 알고리즘은 현재 가장 많이 사용되며 해당 분야의 주요 연구 대상입니다.

딥 러닝은 무엇을 기반으로 하며 어떻게 작동합니까?

딥 러닝은 인공 신경망을 기반으로 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 이러한 신경망은 인간 두뇌의 뉴런 기능에서 영감을 받았습니다. 뉴런이 전기 충격을 수신하고 전달하는 것과 같은 방식으로 인공 뉴런은 정보를 수신하여 변환되어 다른 인접 뉴런으로 전송됩니다. 이러한 방식으로 정보는 네트워크의 끝에 도달할 때까지 모든 뉴런에 의해 전송될 때 변환됩니다. 마지막으로 네트워크는 입력으로 받은 데이터, 훈련 방법 및 사용 목적에 따라 얻은 결과와 함께 출력을 제공합니다.

네트워크는 제공된 데이터에서 학습해야 하기 때문에 네트워크를 훈련시켜야 합니다. 정보가 있는 네트워크가 훈련됨에 따라 이전에 제공되지 않은 데이터가 있더라도 올바른 결론을 도출할 수 있을 때까지 뉴런을 수정합니다. 예를 들어, 어떤 이미지가 개이고 어떤 것이 아닌지를 나타내는 네트워크에 이미지를 도입하면 네트워크는 제공된 새로운 이미지에서 개를 찾는 방법을 학습하게 됩니다. 이처럼 딥러닝은 원고를 읽는 것부터 이미지로 사람의 나이를 알아내는 것까지 다양한 목적을 가지고 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

딥 러닝은 어떤 애플리케이션에서 사용되나요?

현재 딥러닝은 구글 번역기 등 일상적으로 사용되는 수많은 애플리케이션에 사용되고 있다. 음성 인식을 위해 딥 러닝 알고리즘을 사용하는 Siri, Cortana 및 Google Assistant와 같은 가상 비서; 이메일 분류는 물론 얼굴 인식을 사용하는 보안 시스템에도 적용됩니다. 딥 러닝이 적용되는 또 다른 영역은 매일 현실이 되어가는 자율주행 자동차처럼 복잡한 분야입니다.

예를 들어 공장의 경우 새 부품을 인식하는 데 사용할 수 있습니다. 딥 러닝 알고리즘은 이전에 어떤 조각인지 표시된 다른 이전 사진을 '연구'하고 새로운 부품이 시스템에 도입되었을 때 시스템에 이전에 도입되지 않은 것으로 인식되었습니다. 표시하지 않아도 됩니다.

공장에서 또 다른 매우 중요한 응용 프로그램은 결함의 지능적 인식입니다. . 시스템이 다양한 결함(모양, 크기, 기하학 ...)으로 훈련되면 시스템이 그것이 무엇인지 배웠기 때문에 새로운 결함을 인식할 수 있습니다. 결함의 가변성 때문에 처음에는 모든 범주를 분류할 수 없는 경우가 일반적이기 때문에 매우 흥미로운 응용 프로그램입니다.

우리가 보는 바와 같이 딥 러닝의 활동 분야는 매우 광범위하며 더 많은 가능성과 더 큰 발전이 일어나고 있는 인더스트리 4.0, 특히 컴퓨터 비전 분야입니다. Computer Vision과 결합된 이러한 알고리즘을 통해 우리는 거리 측정, 실패 예측, 물체 감지 또는 텍스트 읽기와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 지금까지 사람의 개입이 필요하고 많은 시간 투자가 필요한 기능을 딥 러닝 덕분에 자동화할 수 있었습니다.

이것들은 오늘날 딥 러닝이 우리에게 제공하는 많은 응용 프로그램 중 일부일 뿐이며, 완전히 확장되고 점점 더 많은 분야에 적용되고 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 분야이기 때문에 미래에는 더 많을 것입니다.

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