최근들어 4차 산업혁명과 관련해서 많은 이슈들이 나오고 있다. 특히 인공지능(AI) 기술 발전 속도가 빨라지면서 우리 생활 속에서도 AI기술이 적용된 다양한 서비스들을 쉽게 찾아볼 수 있게 되었다. 이러한 변화 중 하나로 ‘인공지능 스피커’ 가 있다. 이처럼 최근 들어 사람과의 대화나 음성인식 등을 기반으로 하는 스마트폰 앱 및 기기들이 많이 출시되고 있다. 하지만 아직까지는 한국어 인식률이 낮아 제대로 된 활용이 어렵다는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 국내에서는 딥러닝 방식을 이용한 기계학습 알고리즘 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 글에서는 머신러닝 기법 중 하나인 순환신경망 모델 학습방법에 대해 알아보고자 한다.
머신러닝이란 무엇인가요?
머신러닝은 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석하고 학습하게 하여 미래를 예측하는 기술이다. 예를 들어 자동차 사고 발생 확률을 예측하거나 특정 질병 발병 여부를 진단하는 데 도움을 준다. 또한 공장 내 불량품 생산 비율을 낮추는 데 기여하기도 한다. 즉, 머신러닝은 인간의 지능 구조를 모방한 시스템으로서 방대한 양의 데이터를 수집·분석함으로써 새로운 지식을 창출하도록 훈련시키는 과정이라 할 수 있다.
순환신경망모델이란 무엇인가요?
순환신경망모델은 신경망구조를 여러 번 반복하면서 복잡한 패턴을 단순화시켜나가는 방법이다. 기존의 선형회귀모형과는 달리 입력층으로부터 출력층까지의 모든 노드 사이에 연결고리가 있다는 점이 특징이다. 다시 말해 각 층마다 독립적인 뉴런 네트워크를 구성하며, 마지막 단계에서만 전체 노드로 이루어진 거대한 망을 형성한다는 의미이다. 따라서 최종 결과값만을 가지고 판단하던 기존의 회귀모형과는 달리 중간단계에서의 계산결과를 종합하여 보다 정확한 예측을 할 수 있도록 도와준다.
딥러닝이란 무엇인가요?
딥러닝은 심층학습이라는 뜻으로 사물 또는 데이터를 군집화하거나 분류하는데 주로 사용되는 기술이다. 구글 알파고 역시 딥러닝을 통해서 바둑 실력을 향상시켰다. 딥러닝은 수많은 데이터를 통하여 얻은 정보를 토대로 마치 사람처럼 스스로 학습하는 장점이 있다. 그러나 이미지 처리 분야에만 국한되어 있고, 대용량 연산처리능력이 요구된다는 단점이 있다.
이번 시간에는 머신러닝기법 중 하나인 순환신경망모델에 대하여 알아보았다. 앞으로는 더욱더 편리한 세상이 될 것 같다.
