ANN 머신러닝에 대해 알아야 할 모든 것
ANN(인공 신경망)이 무엇인지 이해하려면 먼저 신경망이 무엇인지 이해해야 합니다. 여러분의 뇌와 마찬가지로, 신경망은 서로 연결된 수많은 뉴런으로 구성되어 있습니다. 많은 애플리케이션은 다수의 예제를 기반으로 다양한 매개변수 간의 알려지지 않은 관계를 모델링하기 위해 신경망을 사용합니다
손글씨 숫자 분류, 음성 인식, 주가 예측은 성공적인 신경망 애플리케이션의 대표적인 예입니다.
1943년, 미국의 신경생리학자이자 사이버네틱스 학자인 Warren S. McCulloch(인공 신경망을 발명한 인물)는 최초의 인공 신경망 개념 모델을 만들었으며, 이에 따르면 뉴런은 "신경 활동에 내재된 아이디어의 논리적 계산"으로 지칭됩니다. 기본적으로 이는 입력을 받고, 이를 처리하며, 출력을 생성하는 세포 네트워크의 단일 세포입니다.
벡터 데이터베이스 및 AI 기술의 선도적인 제공업체인 Zilliz의 이 글은 ANN 머신 러닝과 그 작동 방식에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.
인공 신경망이란 무엇인가요?
인공 신경망 정의
인공 신경망(ANN)은 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성되며, 이들이 함께 신경망의 기본 구조를 이룹니다. 한 층의 모든 노드는 다음 층의 모든 노드와 연결됩니다. 주어진 노드는 비선형 활성화 함수를 사용하여 입력의 가중합을 처리합니다. 이것이 해당 노드의 출력이며, 다음 층의 다른 노드의 입력이 됩니다.
신호는 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르며, 각 노드에 대해 이 절차를 반복하여 최종 출력을 계산함으로써 신경망 구조가 완성됩니다. 이 심층 신경망을 학습한다는 것은 모든 엣지와 관련된 가중치를 학습하는 것을 의미합니다.
인공 신경망 아키텍처. 출처: http://scientiairanica.sharif.edu/article_4520_0ed0cd925b330c8798c33c951127b09e.pdf
그림 2는 전형적인 인공 뉴런뿐만 아니라 다층 신경망의 모델링을 보여줍니다. 이 그림에서 입력 x1,...,xn으로부터의 신호 흐름은 화살표로 표시된 것처럼 단방향으로 간주되며, 뉴런의 출력(O)으로부터의 신호 흐름도 마찬가지입니다.
인공 신경망(ANN) 뉴런. 출처: http://scientiairanica.sharif.edu/article_4520_0ed0cd925b330c8798c33c951127b09e.pdf
역전파 알고리즘
피드포워드 ANN에서는 역전파 알고리즘이 사용됩니다. 이는 인공 뉴런이 층으로 구성되어 신호를 "앞으로" 보내고, 오류는 뒤로 전파된다는 의미입니다. 입력층의 뉴런은 네트워크에 입력을 제공하고, 출력층의 뉴런은 네트워크에 출력을 제공합니다.
하나 이상의 은닉 중간층이 있을 수 있습니다. 역전파 알고리즘은 지도 학습을 사용합니다. 이는 네트워크가 계산하기를 원하는 입력과 출력의 예제를 알고리즘에 제공하고, 오류(실제 결과와 예상 결과의 차이)가 계산된다는 의미입니다.
역전파 알고리즘은 ANN이 학습 데이터를 학습할 때까지 이 오류를 줄이도록 설계되었습니다.
시그모이드 함수는 가장 일반적인 출력 함수입니다. 큰 양수의 경우 시그모이드 함수는 1에 매우 가깝고, 0에서는 0.5이며, 큰 음수의 경우 0에 매우 가깝습니다. 이를 통해 뉴런의 낮은 출력과 높은 출력(0에 가깝거나 1에 가까움) 사이를 부드럽게 전환할 수 있습니다.
이제 역전파 알고리즘은 오류와 출력, 입력 및 가중치 간의 관계를 계산합니다. 이를 결정하고 나면, 경사 하강법을 사용하여 가중치를 조정할 수 있습니다.
가장 일반적인 활성화 함수. 출처: Wikipedia
수천 개 또는 심지어 수백만 개의 특징을 기반으로 데이터의 예측과 분류를 위해 더 복잡한 특징을 표현하고 점점 더 복잡한 모델을 "읽기" 위해, ANN 시스템은 인공지능 신경망으로 발전할 필요가 있었습니다.
딥러닝은 데이터로부터 점점 더 의미 있는 표현의 연속적인 "층"을 학습하는 데 초점을 맞춘 머신러닝의 하위 분야입니다.
인공 신경망은 다양한 형태로 존재합니다. 네트워크는 출력을 결정하는 일련의 매개변수와 수학적 연산을 사용하여 구성됩니다.
인공 신경망의 주요 유형
ANN은 뇌의 대뇌 피질 구조에서 영감을 받은 아키텍처 안에서, 단순하고 고도로 상호 연결된 다수의 처리 요소(인공 뉴런)로 구성된 데이터 처리 시스템입니다.
신경망 아키텍처에는 다양한 유형이 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 유형을 자세히 살펴보겠습니다:
1. 피드포워드 신경망
가장 기본적인 유형의 신경망은 피드포워드 신경망(FNN)이라고 합니다. 이러한 FNN은 다양한 입력 노드를 거쳐 출력 노드에 도달할 때까지 데이터를 한 방향으로 보냅니다. 네트워크에는 은닉 노드 층이 있을 수도 있고 없을 수도 있으며, 이는 작동 방식을 더 이해하기 쉽게 만듭니다. 이는 많은 노이즈를 처리하도록 설정되어 있습니다.
데이터는 이 유형의 신경망에 입력 노드를 통해 들어가 출력 노드를 통해 나가며, 은닉층을 가질 수 있습니다. 이 신경망에서는 분류 활성화 함수가 활용됩니다. 전방으로 전파되는 파동만 필요합니다. 역전파는 허용되지 않습니다.
피드포워드 신경망은 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 작업의 핵심에 있습니다. 피드포워드 신경망은 상당히 단순하며, 간소화된 아키텍처 덕분에 일부 머신러닝 애플리케이션에 매우 유용합니다.
2. 합성곱 신경망
합성곱 신경망 예시. 출처: https://studentsxstudents.com/training-a-convolutional-neural-network-cnn-on-cifar-10-dataset-cde439b67bf3
합성곱 신경망(CNN 또는 ConvNet)은 가장 일반적인 유형의 심층 신경망입니다. CNN은 학습된 특징을 입력 데이터와 함께 층으로 쌓아, 이미지와 같은 2D 데이터를 처리하는 데 적합한 아키텍처를 만듭니다. CNN은 수동 특징 추출의 필요성을 제거하므로, 이미지 분류 특징을 식별할 필요가 없습니다.
CNN은 이미지에서 직접 특징을 추출합니다. 관련 특징은 사전 학습되지 않습니다. 대신, 네트워크가 이미지 집합으로 훈련되는 동안 학습됩니다.
합성곱 신경망이 다른 신경망 모델보다 선호되는 데에는 몇 가지 중요한 이유가 있습니다. 우선, CNN은 가중치 공유 개념을 사용하여 훈련해야 하는 매개변수의 수를 줄이고, 그 결과 일반화 성능을 향상시킵니다. 매개변수가 더 적기 때문에 CNN은 쉽게 훈련될 수 있으며 과적합 없이 훈련될 수 있습니다. 다음으로, CNN에서는 분류 단계가 특징 추출 단계와 결합되며, 두 단계 모두 학습 과정을 사용합니다. 또한 ANN의 일반 모델을 사용하여 대규모 네트워크를 구현하는 것은 CNN을 사용하여 구현하는 것보다 훨씬 더 어렵습니다.
CNN은 뛰어난 성능 덕분에 이미지 분류, 객체 감지, 얼굴 감지, 음성 인식, 실시간 자동차 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.
3. 순환 신경망
순환 신경망 아키텍처를 보여주는 다이어그램. 출처: https://www.cs.toronto.edu/~tingwuwang/rnn_tutorial.pdf
순환 신경망은 FNN과 마찬가지로, 한 시점의 은닉층이 다음 시점의 입력으로 사용될 수 있도록 하는 추가적인 자기 루프 연결을 가진 은닉층을 갖고 있습니다. 신경망 모델의 각 노드는 메모리 셀처럼 작동합니다. 이러한 셀은 수신한 정보를 처리함으로써 지능적인 계산과 구현이 이루어지도록 작동합니다. 처리된 모든 데이터를 수집하고 재사용할 수 있는 이 모델의 능력이 이를 독특하게 만듭니다.
순환 신경망의 필수 구성 요소 중 하나는 강력한 피드백 루프입니다. 순환 신경망을 사용하면 신경망 기법은 오류로부터 "자가 학습"할 수 있습니다. 잘못된 예측 후 데이터를 알고리즘에 두 번째로 실행하면, 시스템은 피드백을 고려하면서 올바른 예측을 시도합니다.
순환 신경망은 텍스트 음성 변환, 매출 예측, 주식 시장 예측과 같은 애플리케이션에서 자주 사용됩니다.
하지만 Vanilla RNN 모델에는 소실 기울기 문제로 알려진 심각한 결함이 있으며, 이는 정확도를 떨어뜨립니다. 이는 네트워크가 시퀀스에서 더 앞쪽에 있는 단어를 기억하는 데 어려움을 겪고, 대신 가장 최근의 단어들만을 바탕으로 예측한다는 의미입니다.
이 문제를 해결하기 위해 LSTM 및 GRU와 같은 후속 모델이 도입되었습니다. 이러한 네트워크는 시계열 입력 데이터 세트의 경우 장기적인 상호 관계뿐만 아니라 비선형 동역학도 유지할 수 있기 때문에 기존 RNN보다 성능이 뛰어납니다. 이러한 모델에서는 기울기가 변하지 않고 흐르므로 소실 기울기 문제를 피할 수 있습니다.
ANN 사용의 장점
인공 신경망의 세 가지 주요 이점을 간단히 살펴보겠습니다:
병렬 처리 능력: 인공 신경망은 여러 작업을 동시에 수행할 수 있는 수치적 능력을 갖추고 있습니다.
광범위한 응용 분야: 모든 신경망은 기계가 인간처럼 기능하도록 만들어졌기 때문에, 인간을 대체하는 것에 비해 여러 장점과 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. 이 기술은 의학, 공학, 광업, 농업 등의 분야에 이점을 제공합니다.
데이터 손실 없음: 입력은 데이터베이스가 아니라 자체 네트워크에 저장되므로, 데이터 손실은 작동에 영향을 미치지 않습니다.
ANN 사용의 과제
신경망 시스템을 현대 환경에 확장, 테스트, 검증 및 통합하는 문제는 오늘날 주요 이슈입니다. 더 큰 문제에 적용될 때 신경망 프로그램은 불안정해질 수 있습니다. 테스트와 검증은 국방, 원자력, 우주 연구와 같은 민감한 산업에서 우려의 원천입니다.
ANN은 어떤 구조화된 방법론을 사용해서도 선택, 개발, 훈련 또는 검증될 수 없습니다. ANN의 솔루션 품질은 훈련 세트의 크기, 층의 수, 각 층의 뉴런 수에 따라 달라진다는 것은 잘 알려져 있습니다.
많은 사람들은 훈련 세트에 더 많은 데이터가 있을수록 출력이 더 정확할 것이라고 생각합니다. 그러나 이는 사실이 아닙니다. 너무 작은 훈련 세트는 네트워크가 입력으로부터 일반화된 패턴을 학습하지 못하게 하는 반면, 너무 큰 훈련 세트는 일반화된 패턴을 붕괴시키고 네트워크가 입력 노이즈에 취약해지게 합니다.
신경망 모델은 종종 "궁극의 블랙박스"라고 불립니다. 탐색된 솔루션 뒤에 설명이 부족하다는 것은 중요한 단점입니다. 솔루션이 왜 또는 어떻게 네트워크에 대한 불신을 낳는지 설명할 수 없기 때문입니다. 바로 이 문제 때문에 일부 산업, 특히 의료계에서는 신경망 모델 사용을 피합니다.
머신 러닝에서 ANN의 응용
오늘날 신경망은 머신 러닝의 힘을 활용하여 여러 산업 전반의 광범위한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 기업에서의 사용은 지난 몇 년 동안 270%의 급격한 성장을 보였습니다. 다음은 신경망이 매우 효과적인 몇 가지 영역입니다.
음성 인식: 인공 신경망은 이제 음성 인식 기술에서 일상적으로 사용됩니다. 초기에는 Hidden Markov model과 같은 통계 모델이 음성 인식 기술에 사용되었습니다.
이미지 인식: 이 애플리케이션은 더 넓은 범주인 패턴 인식에 속합니다. 문자든 숫자든 손글씨 문자를 인식하기 위해 많은 신경망이 개발되었습니다. 소셜 미디어에서의 얼굴 인식, 위성 이미지 처리 등 수많은 다른 애플리케이션과 함께, 이미지 인식은 빠르게 확장되고 있는 분야입니다.
텍스트 분류: 웹 검색, 정보 필터링, 언어 식별, 가독성 테스트, 감성 분석을 포함한 많은 애플리케이션은 텍스트 분류에 의존합니다.
예측: 신경망은 과거 추세를 검토하여 결과를 예측할 수 있습니다. 신경망은 은행, 주식 시장, 날씨 예측 분야의 애플리케이션에서 일상적으로 사용됩니다. 이 분야에서는 더 많은 연구가 진행 중입니다.
소셜 미디어: 신경망은 사용자 행동을 분석하는 데 일반적으로 사용됩니다. 사용자 생성 콘텐츠의 방대한 양을 신경망으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 사용자가 앱 내에서 하는 모든 탭은 통찰력 있는 정보를 산출하기 위한 것입니다. 그 데이터를 사용하여 사용자 활동, 선호도, 구매 행동을 기반으로 타깃 광고가 발송됩니다.
ANN 머신 러닝 결론
신경망이 다양한 관계를 검토할 수 있는 능력은 사용자가 이해하기 어렵거나 불가능할 수도 있는 현상을 빠르게 모델링할 수 있게 해줍니다.
딥 신경망 및 기타 머신 러닝 모델이 생성하는 방대한 임베딩 벡터를 관리하는 것은 매우 중요합니다. 이러한 고차원 데이터는 전통적인 데이터베이스를 사용할 경우 계산 프로세스를 극도로 느리게 만듭니다. 따라서 이들은 벡터 데이터베이스에 저장될 수 있습니다.
이는 벡터 데이터베이스의 많은 사용 사례 중 하나입니다. 그리고 바로 이 지점에서 Zilliz가 역할을 합니다. 특히 '벡터 데이터베이스란 무엇인가?'가 궁금하고 이를 탐색할지 고민하고 있다면 더욱 그렇습니다.
AI 시대에 벡터 데이터베이스가 지금 꼭 필요한 것임은 부인할 수 없습니다. Zilliz는 비정형 데이터를 처리하는 과제에 대한 원스톱 솔루션을 제공하며, 특히 벡터 유사도 검색을 활용하는 AI/ML 애플리케이션을 구축하는 기업에 적합합니다.
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