딥러닝과 인공지능의 5가지 새로운 트렌드

Jan 19, 2024

딥 러닝과 인공 지능의 5가지 새로운 트렌드인 연합 학습, GAN, XAI, 강화 학습, 전이 학습을 살펴보세요.

딥러닝과 인공지능(AI)은 새로운 기술이 끊임없이 등장하면서 빠르게 진화하는 분야입니다. 이 분야에서 가장 유망한 5가지 새로운 트렌드에는 연합 학습, GAN, XAI, 강화 학습 및 전이 학습이 포함됩니다.

이러한 기술은 이미지 인식에서 게임 플레이에 이르기까지 다양한 기계 학습 응용 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 갖고 있으며 연구원과 개발자 모두에게 흥미롭고 새로운 기회를 제공합니다.

연합 학습은 중앙 서버와 데이터를 공유하지 않고도 여러 장치가 단일 모델에서 협업할 수 있도록 하는 기계 학습 접근 방식입니다. 이 접근 방식은 데이터 개인 정보 보호가 우려되는 상황에서 특히 유용합니다.

예를 들어 Google은 사용자의 개인 정보를 침해하지 않으면서 예측 텍스트 키보드의 정확성을 높이기 위해 연합 학습을 사용했습니다. 기계 학습 모델은 일반적으로 중앙 집중식 데이터 소스를 사용하여 개발되므로 중앙 서버와 사용자 데이터를 공유해야 합니다. 사용자는 자신의 데이터가 단일 서버에 수집되고 저장되는 것에 대해 불안감을 느낄 수 있지만 이 전략은 개인 정보 보호 문제를 일으킬 수 있습니다.

연합 학습은 사용자 장치에 남아 있는 데이터에 대한 모델을 훈련하여 데이터가 중앙 서버로 전송되는 것을 방지함으로써 이 문제를 해결합니다. 또한 훈련 데이터가 사용자의 장치에 남아 있기 때문에 중앙 집중식 서버에 막대한 양의 데이터를 보낼 필요가 없어 시스템의 컴퓨팅 및 저장 요구 사항이 감소했습니다.

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생성된 적대 네트워크는 기존 데이터를 기반으로 새롭고 현실적인 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있는 신경망 유형입니다. 예를 들어, GAN은 사람, 동물, 심지어 풍경의 사실적인 이미지를 생성하는 데 사용되었습니다. GAN은 두 개의 신경망을 서로 대결시켜 작동합니다. 한 네트워크는 가짜 데이터를 생성하고 다른 네트워크는 데이터가 진짜인지 가짜인지 감지하려고 시도합니다.

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, 줄여서 GAN)은 현실적인 합성 데이터를 생성하기 위한 선도적인 기술로 빠르게 부상했습니다. GAN은 두 개의 네트워크로 구성된 일종의 신경망 아키텍처입니다.

설명 가능한 AI로 알려진 AI에 대한 접근 방식은 기계 학습 모델의 투명성과 이해력을 높이는 것을 목표로 합니다. XAI는 AI 시스템이 공정하고 공평한 결정을 내리도록 보장할 수 있기 때문에 매우 중요합니다. XAI를 사용하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

금융 기관이 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대출 신청자의 대출 불이행 가능성을 예측하는 시나리오를 생각해 보십시오. 기존 블랙박스 알고리즘의 경우 은행은 알고리즘의 의사결정 과정을 알지 못해 대출 신청자에게 이를 설명하지 못할 수도 있다.

그러나 XAI를 사용하면 알고리즘이 자신의 선택을 설명할 수 있어 은행이 부정확하거나 차별적인 정보가 아닌 합리적인 고려 사항을 기반으로 했음을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 알고리즘은 신청자의 신용 점수, 소득 및 고용 기록을 기반으로 위험 점수를 계산하도록 지정할 수 있습니다. 이러한 수준의 투명성과 설명 가능성은 AI 시스템에 대한 신뢰를 높이고 책임성을 향상시키며 궁극적으로 더 나은 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.

강화 학습이라고 하는 기계 학습 유형에는 에이전트가 비판과 인센티브를 통해 학습하도록 가르치는 것이 포함됩니다. 로봇 공학, 게임, 심지어 은행 업무를 포함한 많은 응용 프로그램이 이 전략을 활용했습니다. 예를 들어 DeepMind의 AlphaGo는 이 접근 방식을 사용하여 게임 플레이를 지속적으로 개선하고 결국 최고의 바둑 플레이어를 물리치고 복잡한 의사 결정 작업에서 강화 학습의 효과를 입증했습니다.