딥 러닝 : 과학과 기술의 혁신적인 합병

기계 학습의 하위 그룹으로 식별 된 딥 러닝 (DL)은 다층 심해 신경망을 사용하여 인간 뇌로 결정을 내립니다. 이 시스템의 구조는 인간 뇌의 구조와 유사하며, 여러 층의 뉴런을 사용하여 정보를 처리하고 원시 데이터의 기능을 학습합니다. 이 기술은 기존의 기계 학습 모델이 표면을 거의 긁을 수없는 데이터 내에서 패턴을 감지하는 데 중요하며 구현됩니다. 딥 러닝은 매우 다양한 도구이며 이전에 수동으로 수행 된 기능 추출을 자동화합니다. 이미지 및 음성 인식, NLP 및 자율 시스템과 같은 새로운 영역은 확장 성과 적응성으로 인해 다양한 산업에서 DL을 사용합니다.

딥 러닝의 역사적 발전

딥 러닝은 초기 신경망 모델의 설계와 함께 20 세기 중반에 첫 단계를 밟기 시작했습니다. 신경망을 향한 첫 번째 중요한 단계는 1950 년대에 간단한 패턴 인식 모델로 개발 된 Frank Rosenblatt의 퍼셉트론이었습니다. 역전 알고리즘의 개발과 함께 다층 네트워크를 훈련시킬 수있는 시점까지 계산 효율이 개선 된 것은 1980 년대였습니다.

초기 시작 (1940 년대 - 1950 년대)

딥 러닝 뿌리는 최초의 인공 지능 및 신경망 시대로 거슬러 올라갑니다.

• 1943 :신경 생리 학자 Warren McCulloch는 수학자 월터 피츠 (Walter Pitts)와 함께 뉴런의 첫 번째 수학적 모델을 제안했습니다. 따라서, 이것들은 결국 현대 인공 신경망의 기본 아이디어가 될 것입니다.

• 1950 년대 :존 맥카시 (John McCarthy)는 1956 년에 "인공 지능"이라는 용어를 만들었으며, 이는 분야의 출생 연도를 나타냅니다. 이 기간 동안의 첫 번째 AI 시스템은 상징적 추론과 논리적 문제 해결에 중점을 두었습니다.

딥 러닝의 상승 (1990 년대 - 현재)

1990 년대 였는데, 현재까지 신경망을 모델링하기에 충분한 컴퓨팅 능력과 데이터가있었습니다. 따라서 연구원들은 머신 러닝, 지원 벡터 머신 및 의사 결정에 중점을 두었습니다.

• 2000 년대 :Yann Lecun, Yoshua Bengio 및 기타와 협력하여 Hinton의 작업은 신경망에 대한 관심을 부활 시켰지만,이 시점에서 하드웨어 제한과 대규모 데이터 세트가 없기 때문에 딥 러닝은 여전히 ​​널리 채택되지 않았습니다.

• 2006 :Geoffrey Hinton이 Deep Belief Networks의 맥락에서 동료들과 딥 러닝을 처음 소개했을 때, 그들은“딥 러닝”이라는 용어를 만들었습니다. 그것은 다른 신경망을 괴롭히는 문제없이 효율적으로 훈련 될 수있는 다층 신경망을 얻을 수있는 방법을 제공 한 이정표였습니다.

딥 러닝은 이미지를 분류하고 이미지 분류 오류를 줄이는 CNN (Convolutional Neural Network) 인 Alexnet 인 Alexnet이 여기에서 2012 년까지는 2012 년까지 큰 인기를 얻지 못했습니다. 이 분야의 경쟁이 증가함에 따라 변압기 및 GPU 및 TPU와 같은 AI 하드웨어 가속기와 같은 혁신으로 딥 러닝 방법에 대한 연구가 증가했습니다. 오늘날 딥 러닝의 역할은 최첨단 AI 연구 및 응용 프로그램에 중점을 둡니다. 딥 러닝의 차세대 기술은 신경-상징적 AI에서 더 효과적이고 설명 가능하며 전개 될 것으로 예상됩니다. 딥 러닝의 상징적 추론 통합 및 AI 윤리와 함께 적용 할 수 있습니다.

딥 러닝의 응용

딥 러닝은 인공 지능 (AI)의 우산 아래에 나옵니다. 그것은 종종 의료, 정보 통신 기술, 기계 및 장비 산업과 같은 모든 산업에서 미래를 형성하기위한 혁신적인 단계로 주장됩니다. DL은 한때 순전히 달성하기가 불가능하다고 생각되었던 놀라운 발전을 주도하고 있습니다. 딥 러닝의 응용은 다각적 인 산업 전반에 걸쳐 변형 능력을 계속 반영합니다. 다음은 다음과 같은 분야에서 딥 러닝이 어떻게 혁명을 일으키는 지입니다. 

인식 시스템을 발명합니다

• 건강 관리 영역에서, 딥 러닝의 역할은 현대의 얼굴 인식 및 질병 진단을 촉진하는 환자의 이미지를 분석하는 데있어 현대의 얼굴 인식 및 보안 응용 분야에서 근본적입니다. 모델링을 통해 딥 러닝은 대량의 데이터를 처리하고 매우 정확한 답변을 촉진 할 수 있습니다. 이러한 시스템은 뇌를 모방하여 식별 과정을 더 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 건강, 감시 및 내용 식별을 만듭니다. 
• 또한 스마트 폰, 드론 객체 감지 및 생산 라인의 예측 유지 보수에서 실시간 얼굴 인식은 Edge AI에서 제공합니다. 인공 지능이 데이터 센터 나 클라우드가 아닌 네트워크의 "가장자리"라고하는 로컬 장치에서 로컬 및 직접 실행되는 프로세스입니다.

자율 주행 자동차와의 자율성을 향한 단계

• 딥 러닝의 가장 멋진 성공 사례 중 하나 인 자율 주행 자동차가 개발 중입니다. 이 차량은 신경망을 사용하여 카메라, 센서 및 레이더의 데이터를 실시간으로 해석합니다. 객체를 인식하고 교통 신호를 이해하고 보행자 행동을 예측함으로써 딥 러닝 시스템은 자율 주행 차의 안전성과 기능을 향상시킵니다.

사기 예방 및 약물 발견

• 딥 러닝은 거래에서 비정상적인 패턴을 식별하여 금융 사기를 예방하여 위험을 줄이고 사용자 자산을 보호합니다. 건강 관리에서는 복잡한 데이터 세트를 분석하여 분자 상호 작용을 식별하고 약물 효과를 예측하여 약물 발견 속도를 높이고, 더 나은 진단과 새로운 치료 경로를 이끌어 환자 결과를 크게 변화시킵니다.

자동 번역 및 텍스트 생성

• 딥 러닝은 언어 처리 분야에 혁명을 일으켰습니다. 여러 언어 간 텍스트를 번역하는 것부터 인간과 같은 텍스트 생성에 이르기까지 이러한 시스템은 이제 Google Translate 및 Chatbots와 같은 도구에 필수적입니다. 또한 이미지 간 텍스트 번역의 발전으로 인해 다양한 청중이 시각적 데이터에 액세스 할 수있어 전 세계적으로 커뮤니케이션을 향상 시켰습니다.

금융 서비스의 예측 분석

• 딥 러닝은 예측 분석을 위해 금융 기관에서 사용됩니다. 과거에서 실시간 데이터에 이르기까지 알고리즘은 투자 전략을 지시하고, 비즈니스 위험을 평가하며, 대출 승인 프로세스를 원활하게합니다. 이는 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 금융과 관련된 위험을 줄이는 데 도움이됩니다.

항공 우주 및 방어 시스템

• 항공 우주 및 방어에서 딥 러닝은 위성 이미지에서 물체를 식별하는 데 도움이되며, 이는 관심 영역의 탐지와 군사 운영에 대한 안전 구역의 평가를 용이하게합니다. 이 기능은 군대의 안전을 보장하고 전략적 결정을 최적화하는 데 필수적입니다.

연료 효율 및 훈련 시뮬레이션 향상

• 딥 러닝은 차량 및 항공기의 연료 소비 패턴을 최적화합니다. 또한 교육 프로그램에서 가상 현실과 증강 현실의 통합은 특히 항공 및 방어와 같은 복잡한 분야에서 몰입 형 학습 경험을 제공합니다.

딥 러닝에서 AI의 새로운 트렌드

딥 러닝 기술은 우리 가이 기술과 상호 작용하는 방식을 바꾸면서 매우 빠르게 발전하고 있습니다. GPT와 같은 고급 모델을 통해 컴퓨터는 챗봇 및 언어 도구 개선에 적용 할 수있는 사람과 같은 텍스트를 이해하고 생성 할 수 있습니다. Edge AI를 사용하면 스마트 폰 및 IoT 기기와 같은 장치가 장치 자체의 데이터를 처리하여 속도를 높이고 개인 정보를 향상시킬 수 있습니다. 생성 AI가 제시하는 또 다른 흥미로운 영역은 현실적인 이미지, 비디오 및 예술을 만들 수 있다는 것입니다. 동시에 설명 가능한 AI에 중점을 두어 이러한 시스템이 어떻게 결정을 내리는 지 이해하도록하십시오. 마지막으로 Multimodal AI는 기계가 텍스트, 이미지 및 사운드의 정보를 결합하여 더 똑똑하고 다재다능한 애플리케이션을 만듭니다.

 변압기 아키텍처 및 생성 AI

• Transformer Architecture는 2017 년 Google 연구원이 혁신 한 최신 딥 러닝 모델 중 하나입니다. 이 모델은 NLP 또는 자연 언어 처리의 얼굴을 변경 한 텍스트와 같은 순차 데이터를 관리하기 위해 주로 제작되었습니다. RNN 또는 LSTM과 달리 변압기는 입력 데이터를 순차적으로보다는 한 번에 처리하여 더 빠르고 효율적입니다. 변압기 자체 변환 메커니즘을 통해 모델은 예측과 관련된 입력의 일부에주의를 기울일 수 있습니다. 문장을 번역하는 동안 문장의 다른 부분에도 비록 어떤 단어가 서로 관련되는지 알 것입니다. 이 아키텍처는 GPT, Bert, 언어 생성, 번역 및 이해의 우수성을 보여줍니다.

딥 러닝 (DL)의 멀티 모달 모델

• 텍스트, 이미지 및 비디오와 같은 많은 데이터 유형을 처리하는 멀티 모달 모델이 더 주류가됩니다. 예를 들어, OpenAI가 생성 한 GPT-4 비전은 변압기의 기능을 확장하고 본격적인 AI 기능을위한 시각적 입력을 통합합니다. Fortune Business Insights의 시장 평가에 따르면, 딥 러닝 시장은 2024 년에 245 억 5 천만 달러로 평가되었으며 2032 년까지 36.7%의 CAGR로 증가 할 것으로 추정됩니다.

Edge AI 및 Op-Device 딥 러닝

• Edge AI는 인공 지능이 로컬로 로컬로 실행되는 프로세스, 데이터 센터 나 클라우드가 아닌 네트워크의 "에지"라고하는 로컬 장치에서 직접 실행되는 프로세스입니다. 스마트 폰, IoT 센서, 드론, 자율 주행 차량 및 로컬로 정보를 처리 할 수있는 다른 장치와 같은 에지 장치 형태로 통합됩니다. 그것의 탈 중앙화는 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존성을 감소시킨다. 대기 시간은 최소화되고 개인 정보가 향상됩니다. 그럼에도 불구하고, 시간의 필요성은 Mobilenet 및 TinyML과 같은 가벼운 모델을 개발하여 Edge Device 하드웨어의 경계 내에서 작동하도록하는 것입니다. 데이터 처리 및 에지 컴퓨팅의 미래에 관한 한, 엔터프라이즈 생성 데이터의 75%가 2025 년 말까지 생성되고 처리 될 것입니다.

AU의 자동 및 민주화

• 자동 기계 학습 (Automl) :머신 러닝 (ML)을 실제 문제에 적용하는 완전한 엔드 투 엔드 프로세스를 자동화하는 활동입니다. 전통적으로 기계 학습 모델을 구축하려면 데이터 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 선택 및 하이퍼 파라미터 튜닝과 같은 영역에 대한 전문 지식이 필요합니다. Automl은 모든 단계를 자동화 하여이 프로세스를 훨씬 쉽게 만드는 것을 목표로합니다. 본질적으로,이 프로세스는 지루하거나 기술적 인 부분이 자동화되므로 기계 학습을 간소화하여 실제 문제에 대한 솔루션을 위해 머신 러닝을 사용하는 더 많은 사람들이 액세스 할 수있게합니다. Google Automl 및 H2o.ai와 같은 자동 기계 학습 (Automl) 플랫폼에는 자동 기능 선택, 모델 구축 및 하이퍼 파라미터 튜닝이있어 AI에 액세스 할 수 있으며 피험자 또는 필드의 핵심 지식이 필요하지 않습니다. 이 기술은 비즈니스에 큰 영향을 미치며 고도로 기술 전문 지식을 필요로하지 않고도 중소기업의 DL 채택을 가능하게합니다. 예를 들어, Microsoft Azure와 같은 No-Code 플랫폼 및 도구는 비 기술적 사용자가 DL 모델을 개발하고 배포 할 수 있도록 AI를 민주화합니다.

• AI의 민주화: AI의 민주화는 더 많은 전문가, 비즈니스 단체 및 깊은 기술적 배경이 있거나없는 부문을 포함하여 더 큰 커뮤니티에 인공 지능의 능력을 이용할 수 있도록하고 있습니다. AI는 일반적으로 기계 학습, 데이터 과학 및 코딩 기술에 대한 지식을 요구하는 과학으로 간주되지만 오늘날 AI 도구, 플랫폼 및 프레임 워크가 개선되면 누구나 문제를 해결하고 작업을 자동화하고 올바른 결정을 내릴 수 있습니다. AI의 민주화를 통해서만 장벽이 무너질 수 있고 인공 지능의 힘은 훨씬 더 광범위한 청중에게 활용 될 수 있습니다. 이런 식으로 개인과 조직은 기술 기술에 관계없이 AI의 힘을 사용하고 더 많은 혁신, 창의성 및 산업 전반의 효율적인 문제 해결을 위해 문을 사용할 수 있습니다.

강화 학습 (RL) 및 자율 시스템

• 강화 학습 (RL) :강화 학습을 RL이라고도합니다. 이것은 에이전트 (로봇, 자율 주행 자동차 또는 게임 AI)가 모델이 라벨이 붙은 데이터에서 자체적으로 배우는 감독 학습과 달리 환경과 상호 작용하려고 시도함으로써 결정을 내리는 법을 배우는 기계 학습 유형입니다. RL은 실제로 시행 착오 메커니즘을 기반으로하며, 에이전트가 특정 환경에서 작용 한 다음 보상 또는 처벌의 형태로 피드백을받습니다. 시간이 지남에 따라 누적 보상을 극대화하기 위해 행동을 최적화하는 법을 배웁니다. 강화 학습은 아마도 기계 학습에서 가장 강력한 기술 중 하나 일 수 있으며, 에이전트는 환경 내 상호 작용을 기반으로 자율적으로 학습 할 수 있습니다. 게임, 로봇 및 건강 관리를 포함한 많은 분야에서 복잡한 의사 결정 문제를 해결합니다. 강화 학습은 적응 형 실시간 의사 결정 시스템 개선을위한 엄청난 잠재력을 제공합니다. RL의 다양성은 Alphago의 보드 게임에서 자율 주행 자동차의 실시간 탐색에 대한 획기적인 성능에서 보여졌습니다. RL의 발전은 근위 정책 최적화 및 심층 네트워크를 포함한 최첨단 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘은 복잡한 작업을 해결하는 데있어 벤치 마크로 남아 있습니다.

• 자율 시스템 :자율 시스템은 자율적으로 인간없이 작업을 수행 할 수있는 시스템입니다. 그들은 AI, ML 및 센서와 같은 최첨단 기술을 활용하여 환경을 감지하고해야 할 일을 결정한 다음 안전하고 효율적으로 작업을 수행합니다. 이 시스템은 실시간 데이터, 알고리즘 및 피드백 메커니즘이 있다는 사실을 기반으로하므로 진화하는 조건에 따라 반응하고 시스템의 목적과 일치하는 작업을 수행합니다. 

딥 러닝의 기술 발전

양자 딥 러닝

• 양자 딥 러닝 또는 양자 DL은 양자 컴퓨팅과 딥 러닝의 측면을 결합한 새로운 분야입니다. 일부 특정 시나리오에서 고전적인 시스템보다 문제를보다 효과적으로 해결할 수있는 가장 정교한 계산 고급 모델을 개발하기 위해 양자 역학 개념을 도출합니다. 중첩, 얽힘 및 양자 평행과 같은 양자 컴퓨팅의 고유 한 특성을 활용하여 기존의 기계 학습 알고리즘을 개선하고 확장하는 것을 목표로합니다. 양자 컴퓨팅은 훈련 시간을 가속화하고 계산 병목 현상을 제거 할 수 있으므로 DL을 변경할 수 있습니다. 양자 영감 DL 알고리즘은 고전적인 방법보다 솔루션을보다 효율적으로 최적화하려고합니다. 이 응용 프로그램에는 암호화를 확보하기위한 약물 발견이 포함됩니다. 우리가 통계를 이해하려면, Fortune Business Insights의 데이터는 양자 컴퓨팅 시장이 2024 년에 1,160.1 백만 달러에서 2032 년까지 12,620.7 백만 달러로 증가한 것으로 추정됩니다.

신경성 컴퓨팅

• "Neuromorphic"이라는 용어는 1980 년대 Carver Mead에 의해 처음으로 만들어졌으며, 이는 전자 및 인공 지능 모두에서 유명한 개척자로 자리 잡았습니다. 신경 형성 컴퓨팅은 인간 뇌의 구조와 기능을 활용합니다. 그것은 생물학적 뇌 내에 존재하는 신경망 및 메커니즘에 맞는 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 설계하므로 컴퓨터를 통해보다 효율적이고 유연하며 적응 형 방식으로 정보 처리 작업을 수행 할 수 있습니다.

딥 러닝 기술에서 신경성 컴퓨팅의 적용 :

신경성 컴퓨팅의 미래는 인공 지능의 활용을 향상시키기위한 단계입니다. 로봇 공학과 계산 신경 과학을 사용함으로써 새로운 기술은 기본적으로 선정되어 세계에 가장 효율적이고 지능적이며 적응 형 컴퓨팅 시스템을 제공합니다.

• IoT 장치 :신경계 시스템은 스마트 센서 및 IoT 장치에 내장되어 저전력으로 로컬로 처리하여 에지 컴퓨팅을 지원할 수 있습니다.

• 건강 관리 :신경계 시스템은 뇌-컴퓨터 인터페이스, 신경계 질환 모델링 및 정교한 의학적 진단에 사용됩니다.

• 로봇 공학 :신경성 칩을 사용하면 로봇이 비전과 같은 감각 정보를 처리하고 실시간으로 터치 할 수 있으므로 역동적 인 환경과 더 나은 상호 작용을 할 수 있습니다.

• 인공 지능 :신경계 시스템은 패턴 인식, 결정 및 상황에 맞는 이해가 필요한 활동에 적합하여 AI 응용 분야에 매우 적합합니다.

딥 러닝에서의 연합 학습

딥 러닝에서의 연합 학습은 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 모델이 여러 장치 또는 에지 노드에서 훈련되는 분산 기계 학습 기술입니다. 데이터 개인 정보를 유지하고 커뮤니케이션 비용을 줄이며 다양한 소스에서 분산 데이터를 활용하는 데 유용합니다.

이것은 일반적으로 지역 모델 교육에 의해 수행됩니다. 스마트 폰, IoT 장치 또는 에지 노드와 같은 모든 참여 장치는 개인 데이터를 사용하여 기계 학습 모델의 로컬 복제본을 훈련시킵니다. 원시 데이터가 전달되지 않으므로 사용자 개인 정보가 보호되고 통신에서 많은 대역폭이 보존됩니다.

• 집계를 통해 :Central Server는 모든 참여 장치에서 모델 업데이트를 수집하고이를 집계하여 (예 : Federated Averaging과 같은 방법을 사용하여) 글로벌 모델을 만듭니다.

• 글로벌 모델 분포 :업데이트 된 글로벌 모델은 추가 교육을 위해 장치로 다시 전송되어 수렴까지 프로세스를 반복합니다.

연합 학습의 주요 특성 :

• 데이터 개인 정보 보호 계수 :데이터는 로컬 장치에 남아있어 개인 정보 보호 위험을 줄이고 GDPR (일반 데이터 보호 규정) 또는 HIPAA (건강 보험 휴대 성 및 책임 법)와 같은 규정을 준수합니다.

• 연합 학습의 분산 데이터 :분산 데이터는 각 장치가 실제로 해당 데이터 세트가있는 수많은 장치 또는 사이트에 배포 된 데이터를 의미합니다. 그렇지 않으면 중앙 집중식 서버로 보내십시오. 중앙 머신 러닝과는 달리 다양한 소스 데이터의 중앙에있는 교육 모델을위한 데이터 허브에 중앙에 있습니다. 전통적인 중앙 집중식 학습과 달리 FL은 장치 전체의 분산 데이터에 의존합니다.

• 커뮤니케이션 효율성 :FL은 원시 데이터 대신 모델 업데이트 만 전송하여 통신 오버 헤드를 줄입니다.

연합 학습의 응용 :

• 건강 관리 :병원은 원시 데이터를 공유하지 않고 민감한 환자 데이터에 대한 기계 학습 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 질병 추세 예측은 또한 다양한 병원 기록에서 얻어지고 연구됩니다.

• 모바일 및 IoT 장치 :Federated Learning은 프라이버시를 손상시키지 않고 예측 텍스트, 음성 인식 또는 권장 시스템과 같은 응용 프로그램에 대한 개인화를 허용합니다. Google은 Gboard 키보드에 FL을 사용하여 다음 단어를 예측합니다.

• 재원:금융 기관은 민감한 고객 정보를 노출시키지 않고 사기 또는 위험을 식별하기 위해 협력 할 수 있습니다.

• 스마트 도시 :연합 학습은 교통 관리, 에너지 최적화, 도시 계획 및 도시 계획을 위해 IoT 장치와 주로 탁월한 이용을 가질 수 있습니다.

산업 별 응용

DL은 컴퓨터가 방대한 양의 정보를 속도와 정확도로 처리 할 수 ​​있도록하는 원칙에 따라 기능합니다. 딥 러닝이 이러한 주요 부문으로 어떻게 변화하고 있는지 알려주십시오.

• 의료 부문 :딥 러닝은 의료 부문 내 진단, 계획 치료 및 환자 치료를 개선하고 있습니다. 주요 응용 프로그램에는 의료 영상 및 진단이 포함됩니다. 높은 정확도 딥 러닝 모델은 신경계 장애, 심장 상태 및 암과 같은 다양한 치명적인 질병을 식별하는 MRI, CT 스캔 및 X- 레이를 분석합니다. 전통적인 접근법보다 후보자를 훨씬 더 빨리 식별 할 수있는 분자 상호 작용을 예측하여 약물 발견을 가속화합니다. DL은 또한 맞춤형 의약 알고리즘을 가지고 있으며, 환자의 데이터와 만성 질환에 대한 결과가 개선 된 특정 질병에 대한 치료 계획을 기반으로합니다. 딥 러닝은 또한 자동 의료 기록 분석 및 청구와 같은 관리 목적의 효율성을 보여줍니다. 이를 통해 행정 오버 헤드가 줄어들어 의료 전문가가 환자 치료에 더 많은 시간을 할애 할 수 있습니다.

• 금융 부문 :딥 러닝은 사기 및 사기 탐지가 효율적으로되면서 금융 부문의 위험 평가, 사기 탐지 및 고객 서비스의 얼굴을 바꾸고 있습니다. AI 시스템의 도움으로 변칙을 식별하고 잠재적 인 사기 활동을 실시간으로 식별 할 수있는 거래 패턴에 대한 원활한 분석이있을 것입니다. 또한 딥 러닝 모델은 방대한 재무 및 행동 데이터를 처리하여 신용도를 평가할 것입니다. 알고리즘 거래와 관련하여, 딥 러닝 기능과 시장 동향을 예측하는 데 도움이되고 거래 전략을 최적화하여 투자자에게 우위를 점합니다. 예를 들어, AI 기반 챗봇과 고객 지원은 정확하고 개인화 된 지원으로 고객 상호 작용을 향상시킵니다. 24/7도 딥 러닝 기술없이 구현할 수 없습니다.

• 자율 주행 차량 :딥 러닝은 안전성과 효율성을 가능하게하는 자율 주 차량 기술의 중추입니다. AI에 대한 인식과 환경 이해는 카메라, LIDAR 및 센서의 데이터에 의해 공급되어 물체, 보행자 및 교통 표지를 식별합니다. 경로 계획이 딥 러닝 기법에 따라 기능 할 때 행정부는 순조롭게 진행될 것입니다. DL의 알고리즘은 실시간 트래픽, 도로 조건 및 장애물에 따라 최적의 경로를 예측합니다. AI가 자동 제동, 차선 출발 경고 및 적응 형 크루즈 컨트롤과 같은 고급 운전자 보조 시스템을 가능하게하는 데 사용되면 더 많은 안전 대안이 있습니다. 또한 시뮬레이션 및 교육에서 딥 러닝 모델은 다양한 조건에서 자율 시스템을 강력하게 훈련하기위한 실제 시나리오를 시뮬레이션합니다.

• 소매 및 전자 상거래 부문 :딥 러닝은 소매 및 전자 상거래의 고객 경험과 운영 효율성을 향상시킵니다. AI는 개인화 된 권장 사항 및 고객 선호도 및 행동 분석을 통해 고객에게 제품을 제안하여 판매 및 참여를 증가시킬 수 있습니다. 예측 분석은 재고 수준을 최적화하여 낭비를 피하고 그 후 제품을 인벤토리에서 사용할 수 있도록합니다. 딥 러닝에서 시각적 검색을 통해 고객은 이미지를 사용하여 제품을 검색하여 쇼핑 프로세스를보다 쉽게 ​​할 수 있습니다. 또한 AI의 동적 가격은 고객의 반응 이해와 함께 수요 및 경쟁 분석에 비해 가격을 최적화합니다.

딥 러닝의 지역 환경

• 북미

북미는 Openai, Nvidia 및 Google과 같은 주요 기술 플레이어와의 딥 러닝 연구 및 채택의 최전선에 있습니다. 생성 AI 및 Quantum DL에 대한 주요 투자는 업계를 형성 할 것입니다. 정책 입안자들은 탄소 중립성과 에너지 전이에 대한 야심 찬 목표와 함께 지속 가능성을 우선시하고 있습니다.

• 아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 2030 년까지 AI 혁신의 70%를 세계에 기여할 것으로 예상됩니다.이 지역은 DL 혁신의 글로벌 리더로 빠르게 자리 매김하고 있습니다. 강력한 정부 지원, 기술 인재 풀 및 민간 기업의 중요한 투자는 모두 이러한 증가에 기여합니다. 생성 AI 개발의 최전선에있는 중국에서 가장 큰 지도자는 알리바바와 텐 센트입니다. 이 회사들은 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 AI 구동 고객 경험 분야의 최첨단 응용 프로그램을 개발하기위한 Gargantuan 데이터 세트 및 계산 기능에 의존합니다. 예를 들어, 이러한 회사는 AI 챗봇의 기능, 개인화 된 권장 사항 및 컨텐츠 생성 기능을 발전시킵니다.

• 유럽

또한,이 지역은 연합 학습이 시작되는 개인 정보 보호 기술을 이끌고 있습니다. Federated Learning은 원시 데이터를 공유하지 않고 분산 장치에서 AI 모델을 교육 할 수 있도록하여 데이터 프라이버시를 보장하고 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)과 같은 어려운 규정을 준수합니다. 이것은 특히 민감한 데이터를 포함하는 의료 및 금융과 같은 부문에서 안전하고 분산 된 AI 혁신을 되돌릴 것입니다.

• 아프리카와 남아메리카

딥 러닝은 아프리카와 남미의 신흥 시장에 의해 점점 더 중요한 사회적 문제를 해결하고 있습니다. 이 지역은 역사적으로 독특한 사회 경제적 측면의 조합과 기술 혁신에 점점 더 두드러지는 초점으로 DL을 사용하여 삶의 질을 향상시키면서 격차를 개발하고 연결합니다. 따라서 AI, 아프리카 및 남미를 사용함으로써 원격 진료 서비스를 활용하는 것 외에도 농업의 생산성과 정밀 재정적 포용을 개선하기 위해 딥 러닝 결과를 활용하는 데 자부심을 갖고 있습니다. 그러한 프로젝트가 경제 성장을 주도하는 데 기여하는 한, 그러한 지역에서는 훨씬 더 나은 생계를 유지합니다. AI는 분명히 지속 가능한 개발을 향한 최고의 드라이버 목록에 있습니다.

장벽과 도전

산업 전반의 딥 러닝은 변화하는 것으로 알려져 있지만, 수많은 도전과 장벽이 있으며, 이는 DL 채택의 진행 상황을 늦출 수 있습니다. 여기에는 기술, 경제 및 윤리적 차원에 존재하는 장벽이 포함됩니다. 데이터, 인프라 및 인재에 대한 접근성을 향상시키기위한 협업 노력에 투자하려는 조직과 연구원의 노력을 통해서만 미래는 변화 할 것으로 예상됩니다. 윤리적 AI 개발, 에너지 소비 감소, 심지어 해석 성 프레임 워크 개발에 중점을두면 신뢰를 촉진하고 채택을 유도 할 수 있습니다. 위의 장벽을 다루면 여러 산업에서 더 넓은 범위의 응용 분야에 대한 전체 딥 러닝 잠재력이 열립니다.

데이터 가용성 및 품질 :

딥 러닝 모델에는 많은 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 대부분의 산업에서 데이터는 사용할 수 없거나 사일로드 또는 품질이 좋지 않아 DL 애플리케이션의 효과를 제한합니다.

• 개인 정보 문제 : 데이터에는 의료 기록 또는 재무 정보, 특히 GDPR과 같은 더 강력한 데이터 보호법이있는 지역에서는 민감한 정보가 포함됩니다.

• 데이터의 편향 : 데이터 세트 바이어스는 모델에서 불공평하거나 잘못된 예측을 유발할 수 있으며 차별이나 배제로 이어질 수 있습니다.

높은 계산 비용:

• 이러한 종류의 모델에는 교육 및 배포 모두에 엄청난 양의 계산 능력이 필요하며 GPU 또는 TPU와 같은 전용 하드웨어가 포함됩니다. 이는 자원이 제한된 조직의 병목 현상 일 수 있습니다.

재능 갭 :

딥 러닝 (DL)에서 숙련 된 인력의 글로벌 적자는 기술의 본격적인 채택에 대한 주요 장벽 중 하나입니다. 성공적인 DL 모델을 구축하고 출시하려면 기계 학습, 데이터 과학, 수학 및 프로그래밍 관련 전문 지식 수 주문형 기술이 필요합니다.

• 데이터 포인트 :조직의 40% 이상이 데이터 포인트를 "지식과 전문 지식 부족으로 딥 러닝 기술을 채택하거나 스케일링하는 주요 원인으로 식별합니다.

• 재능 격차의 의미 :조직은 사내 전문 지식이 부족하기 때문에 DL을 시스템에 통합하는 것이 어렵다는 것을 알게됩니다. 비용 증가로 인해 회사는 경쟁 임금을 지불하거나 DL 프로젝트를 계약하여 운영 비용을 증가시켜야합니다. 또한 혁신이 적기 때문에 자격을 갖춘 근로자의 부족은 특히 의료, 제조 및 자율 시스템에서 혁신을 느리게합니다. 따라서 딥 러닝의 전체 기능을 실현하는 데는 재능 격차를 해결하고 폐쇄하는 것이 중요합니다.

미래의 전망

딥 러닝은 글로벌 AI 환경에 크게 기여하여 기초 연구와 실제 응용 분야에서 혁신을 촉진하기 위해 잘 알려져 있습니다. 딥 러닝은 여전히 ​​핵심 요소이며 DL의 미래는 지속적으로 새로운 잠재적 응용 프로그램을위한 길을 열어 전혀없는 경험으로 효율성을 혁신합니다. 에너지 시스템 최적화에서 딥 러닝의 예측 된 성장과 AI의 역할은 다음과 같습니다.

윤리 및 규제 개발

• 윤리적 AI 개발은 최우선 과제로 남아 있습니다. DL 애플리케이션을 둘러싼 규정은 공정성, 책임 및 투명성으로 계속 발전하여 신뢰 및 책임있는 혁신을 장려합니다.

신흥 기술과의 수렴

• DL은 리소스가 적은 장치의 실시간 AI 애플리케이션을 가능하게하기 때문에 중요한 추세입니다. 대기 시간 및 연결 문제가 중요한 자율 주행 차, IoT 장치 및 원격 모니터링 시스템 에서이 영향이 가장 높습니다.

생성 AI의 발전

• DL의 서브 세트 인 생성 AI는 컨텐츠 제작, 디자인 및 시뮬레이션의 응용 프로그램으로 더욱 성장할 준비가되어 있습니다. Chatgpt 및 Dall · E와 같은 도구는 이미 생성 모델의 잠재력을 보여 주었으며 향후 반복은 훨씬 더 현실적이고 효율적인 출력을 제공 할 것입니다.

설명 가능성과 해석 가능성이 향상되었습니다

• DL 모델의 블랙 박스 특성은 또 다른 주요 관심사입니다. 신흥 연구는 설명 성을 향상시켜 이해 관계자가 모델이 무엇을 결정하는지 이해하도록 돕습니다. 신뢰 수준을 높이고 민감한 산업에서보다 널리 채택 될 수 있습니다. 가동 중지 시간을 줄인 기계 학습 모델은 장비 고장, 비용 절감 및 신뢰성 향상을 예측합니다.

• 딥 러닝은 또한 과학 연구에서 엄청난 미래를 보유하고 있습니다. AI는 거대한 과학적 양을 발견하고 인간의 뇌에 의해 알아 내기가 훨씬 더 어려운 패턴을 추론 할 것입니다. 딥 러닝 모델은 연구원들이 속도와 영역, 약물 발견, 재료 과학 또는 기후 모델링 내에서 중요한 전세계 문제를 해결하기위한 새로운 방법과 솔루션을 드러 낼 수있게 해줄 것입니다. 이러한 추세는보다 효율적이고 책임감 있고 협력 적이며 사회의 거의 모든 측면에 통합되는 미래를 향한다. 혁신 대 윤리는 이러한 기술이 모든 사람들에게 도움이되도록 신중하게 균형을 이루어야합니다. 그럼에도 불구하고, 도전에 관계없이 2030 년까지 정부 지원, 방대한 데이터 세트, 기술 혁신 및 인재에 대한 접근이 딥 러닝에서 글로벌 발전의 허브를 만드는 본질이 될 것이라는 확신입니다.

• 결론적으로, 딥 러닝은 우리가 기술과 주변의 세계와 상호 작용하는 방식을 바꿀 것입니다. 딥 러닝의 미래는 지능형 시스템이 인간과 함께 복잡한 문제를 해결하고 전 세계의 삶의 질을 향상시키는 변형 시대를 약속합니다.