딥러닝 개발을 위한 필수 도구와 리소스

2023-08-26

우리 생활 속에 이미 다양하게 활용되고 있는 딥러닝은 일상 생활 뿐만 아니라 비즈니스 환경까지 변화시키고 개선하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

따라서 딥러닝을 개발 시 필요한 도구와 리소스를 정확히 파악하여 완성도 높은 딥러닝을 만들 수 있어야 합니다.

💡이 콘텐츠를 다 읽으면 알 수 있어요 (3분)

1. 딥러닝이란?

딥러닝이란 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 작동하도록 인공 신경망을 만들고, 이를 사용하여 대량의 데이터로부터 특징과 패턴을 학습하고 다양한 작업을 수행하도록 하는 머신러닝의 하위분야입니다.

딥러닝은 ① 인공 신경망 구조 ② 고차원 데이터 처리 ③ 데이터 자동 학습 ④ 계층적인 특징 추출 ⑤ 역전파 알고리즘 등의 특징을 가지고 있습니다.

인공 신경망 구조: 딥러닝은 인공 뉴런으로 구성된 여러 층을 가지고 있는 인공 신경망 구조를 기반으로 하며, 각 층은 데이터를 입력받고 중간층을 통해 최종 출력을 생성하는 방식으로 동작합니다.
고차원 데이터 처리: 딥러닝은 이미지, 영상, 텍스트 등의 고차원 데이터를 처리하여 영상 인식이나 자연어 처리, 컴퓨터 비전에 사용하고 있습니다.
데이터 자동 학습: 딥러닝은 가중치 업데이터, 최적화 기법 등의 방식을 통해 데이터의 다양한 패턴과 특징을 스스로 학습할 수 있습니다.
계층적인 특징 추출: 여러 층으로 이루어진 딥러닝은 낮은 층에서는 단순 패턴을 감지하고 높은 층에서는 복잡한 개체를 인식하는 등 층별로 추출하는 특징의 수준이 달라집니다.
역전파 알고리즘: 딥러닝은 역방향으로 오차를 전차시켜 가중치와 편향을 조정해 학습하며, 이는 예측과 결괏값의 오차를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

2. 딥러닝 활용 분야

딥러닝 활용 분야로는 ① 자율주행 ② 의료분야 ③ 자연어 처리 ④ 금융 및 경제 분석 ⑤ 컴퓨터 비전 등이 있으며, 활용 분야는 계속해서 확장되고 있습니다.

자율주행: 딥러닝은 차량의 자율주행을 가능하게 하는 주행 시스템의 핵심 요소 중 하나이며, 주행 경로를 계획하거나 객체를 감지하고 추적하는데 활용됩니다.
의료분야: CT 스캔을 분석해 병명 진단 및 인체 구조를 시각화하고, MRI를 스캔하여 질병을 식별하고 해부학적 구조를 분석하기도 합니다.
자연어 처리: 질문에 대한 답변을 자동으로 생성하는 질문 응답 시스템이나 다양한 언어의 문장이나 문서 번역이 가능합니다.
금융 및 경제 분석: 금융 분야에서는 딥러닝을 활용해 부정 거래를 탐지하기도 하고 주식 시장 모니터링을 통해 주식 시장 동향을 예측하기도 합니다.
컴퓨터 비전: 얼굴 인식 기술을 통해 보안 분야에서 얼굴을 식별하거나 이미지에서 물체를 식별하고 분류하는 데 사용하기도 합니다.

3. 딥러닝 개발 도구

딥러닝 개발 시 ① 파이썬(Python) ② 주피터 노트북(Jupyter Notebook) ③ TensorFlow와 PyTorch ④ GPU 가속화 등의 도구가 있으며, 이러한 도구는 딥러닝 모델을 구현하고 학습시키는 데 필수적입니다.

파이썬(Python): 딥러닝 개발 시 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나로, 쉬운 문법과 사용성으로 많이 사용되고 있습니다.
주피터 노트북(Jupyter Notebook): 주피터 노트북은 개발 시 코드와 텍스트 설명을 함께 작성할 수 있는 대화형 개발 환경을 제공하며, 모델의 학습 과정이나 데이터 분석 결과를 이미지나 그래프 등의 시각적인 결과물로 이해하기 쉽게 만듭니다.
TensorFlow와 PyTorch: 구글에서 개발한 TensorFlow와 페이스북에서 개발한 PyTorch는 딥러닝 모델의 구축 및 학습에 필요한 프레임워크로, 개발자의 선호도나 딥러닝 모델 개발 환경에 따라 선택할 수 있습니다.
GPU 가속화: GPU 가속화는 딥러닝 모델의 학습과 추론 속도를 높이기 위한 기술로, 딥러닝 모델의 추론 속도를 높여 실시간 예측을 가능하게 하며 여러 연산을 동시에 처리하는 병렬 처리에 탁월합니다.

4. 딥러닝 개발 시 유의 사항

딥러닝 개발 시 ① 과적합 방지 ② 하이퍼파라미터 튜닝 ③ 데이터 품질 및 양 ④ 하드웨어 요구사항 ⑤ 모델 선택 등을 유의해야 합니다.

과적합 방지: 딥러닝 개발 시 과적합을 방지하기 위해 드롭아웃이나 정규화 기법 등의 기술을 적용하거나 데이터 분할을 통한 검증 데이터셋을 사용하는 것이 좋습니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 성능이 배치 크기나 에포크 수 등의 하이퍼파라미터에 영향을 받기 때문에, 하이퍼파라미터를 꼼꼼히 확인해야 합니다.
데이터 품질 및 양: 충분한 데이터의 양을 수집하고, 수집된 데이터에 이상치나 오류값이 없는지 확인하여 좋은 품질을 유지해야 합니다.
하드웨어 요구사항: 딥러닝 모델 학습의 규모에 따라 연산 능력, GPU 등을 고려하여 적절한 하드웨어를 선택해야 합니다.
모델 선택: 데이터 수집의 목적과 딥러닝 개발을 통해 달성하고자 하는 목표를 고려하여 딥러닝에서 사용할 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

5. 딥러닝 개발자 선정 기준

딥러닝 개발자를 선택할 때는 ① 프로그래밍 능력 ② 문제 해결 능력 ③ 기술적 역량 ④ 프로젝트 경험 ⑤ 알고리즘 이해 등을 기준으로 삼는 것이 좋습니다.

프로그래밍 능력: 딥러닝 모델 구현 시 어떤 프로그래밍 언어를 선택할 것인지, 그리고 그 프로그래밍 언어를 기반으로 어느 정도의 프로그래밍 능력이 있는지 체크해 보는 것이 좋습니다.
문제 해결 능력: 딥러닝 개발은 주어진 문제에 맞는 적절한 모델을 개발하는 과정이기 때문에 딥러닝 개발자를 선택할 때는 문제 해결 능력이 어느 정도인지 파악해야 합니다.
기술적 역량: 개발자는 딥러닝에 대한 기본 개념을 이해하고 있어야 하며, 하이퍼파라미터 조정이나 프레임워크를 활용한 모델 구현 등의 기술적 역량을 가지고 있어야 하기 때문에 이를 확인해 보는 것이 필요합니다.
프로젝트 경험: 다수의 프로젝트 경험을 가진 개발자는 문제를 해결하거나 데이터 전처리, 과적합 방지 등을 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 개발자의 포트폴리오나 이력서를 통해 프로젝트 경험을 확인해야 합니다.
알고리즘 이해: 딥러닝 개발 시 머신러닝이나 통계 알고리즘 등 다양한 알고리즘을 이해하고 있는 것은 모델을 개발하고 훈련하는 데 필요하므로 이를 체크해 보아야 합니다.