딥러닝 vs 강화 학습

딥러닝과 강화 학습은 인공 지능의 가장 인기 있는 두 가지 하위 분야입니다. AI 시장 규모는 2022년 약 1,200억 달러였으며 38% 이상의 놀라운 연평균 복합 성장률(CAGR)로 증가하고 있습니다. 인공 지능이 발전함에 따라 이 두 가지 접근법(RL과 DL)은 이미지 인식, 기계 번역, 복잡한 시스템의 의사 결정을 포함한 많은 문제를 해결하는 데 사용되어 왔습니다. 우리는 이들이 어떻게 작동하는지, 그리고 그 응용 분야, 한계, 차이점을 이해하기 쉬운 방식으로 탐구해 보겠습니다.

딥러닝(DL)이란 무엇인가?

딥러닝은 기계 학습의 하위 분야로, 보이지 않는 데이터에 대한 예측 모델링을 위해 주어진 데이터의 패턴을 인식하는 데 신경망을 사용합니다. 데이터는 표 형식, 텍스트, 이미지 또는 음성일 수 있습니다. 딥러닝은 1950년대 프랭크 로젠블랫이 1958년 퍼셉트론에 관한 연구 논문을 썼을 때 등장했습니다. 퍼셉트론은 선형 지도 학습 작업을 수행하도록 훈련될 수 있는 최초의 신경망 아키텍처였습니다. 시간이 지남에 따라 해당 분야의 연구, 방대한 양의 데이터 가용성, 그리고 광범위한 컴퓨팅 자원은 딥러닝 분야를 더욱 크게 성장시켰습니다.

딥러닝은 어떻게 작동하는가?

신경망은 딥러닝의 기본 구성 요소입니다. 신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받았으며, 정보를 전달하는 노드(뉴런)로 구성됩니다. 신경망에는 세 가지 계층이 있습니다:

• 입력 계층
• 은닉 계층
• 출력 계층.

입력 계층은 사용자가 제공한 데이터를 받아 은닉 계층으로 전달합니다. 은닉 계층은 데이터에 비선형 변환을 수행하고, 출력 계층은 결과를 표시합니다. 출력 계층의 예측값과 실제 값 사이의 오차는 손실 함수를 사용하여 계산됩니다. 이 과정은 손실이 최소화될 때까지 반복적으로 계속됩니다.

신경망

딥러닝 아키텍처의 유형

다양한 유형의 신경망 아키텍처가 있습니다. 예를 들면:

• 인공 신경망(ANN)
• 합성곱 신경망(CNN)
• 순환 신경망(RNN)
• 생성적 적대 신경망(GAN) 등.

신경망 아키텍처의 사용은 고려 중인 문제의 유형에 따라 달라집니다.

딥러닝의 응용 분야

딥러닝은 많은 산업에서 응용되고 있습니다.

• 의료 분야에서는 합성곱 신경망을 활용한 컴퓨터 비전 기반 방법이 CT 및 MRI 스캔과 같은 의료 영상 분석에 사용될 수 있습니다.
• 금융 분야에서는 주가 예측 및 사기 활동 탐지에 사용될 수 있습니다.
• 자연어 처리에서의 딥러닝 방법은 기계 번역, 감정 분석 등에 사용됩니다.

딥러닝의 한계

딥러닝이 많은 산업에서 최첨단 결과를 달성했음에도 불구하고, 다음과 같은 한계가 있습니다:

• 방대한 데이터: 딥러닝은 훈련을 위해 레이블이 지정된 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 레이블 데이터가 부족하면 기대에 미치지 못하는 결과를 낳습니다.
• 시간 소모적: 데이터셋에 대한 훈련에는 몇 시간에서 때로는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 딥러닝은 필요한 벤치마크에 도달하거나 실질적인 결과를 얻기 위해 많은 실험이 필요하며, 빠른 반복이 부족하면 프로세스가 느려질 수 있습니다.
• 컴퓨팅 자원: 딥러닝은 훈련을 위해 GPU 및 TPU와 같은 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 딥러닝 모델은 훈련 후 상당한 공간을 차지하며, 이는 배포 시 문제가 될 수 있습니다.

강화 학습(RL)이란 무엇인가?

반면, 강화 학습은 에이전트가 환경에 대해 행동을 수행하는 인공 지능의 하위 분야입니다. “학습”은 에이전트가 원하는 행동을 할 때 보상을 주고, 그렇지 않으면 패널티를 줌으로써 발생합니다. 경험을 통해 에이전트는 보상을 극대화하기 위한 최적의 정책을 학습합니다. 역사적으로, 강화 학습은 1950년대와 1960년대에 복잡한 시스템을 위한 의사 결정 알고리즘이 개발되면서 주목을 받았습니다. 따라서 해당 분야의 연구는 Q-러닝, SARSA, 액터-크리틱과 같은 새로운 알고리즘을 낳았으며, 이는 해당 분야의 실용성을 더욱 발전시켰습니다.

강화 학습의 응용 분야

강화 학습은 모든 주요 산업에서 주목할 만한 응용 분야를 가지고 있습니다.

• 로봇공학은 강화 학습에서 가장 유명한 응용 분야 중 하나입니다. 강화 학습 방법을 사용하여 로봇이 환경으로부터 학습하고 필요한 작업을 수행하도록 합니다.
• 강화 학습은 체스와 바둑과 같은 게임용 엔진 개발에 사용됩니다. AlphaGo(바둑 엔진)와 AlphaZero(체스 엔진)는 강화 학습을 사용하여 개발되었습니다.
• 금융 분야에서 강화 학습은 수익성 있는 거래를 지원하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

강화 학습의 한계

• 방대한 데이터: 강화 학습은 최적의 정책을 학습하기 위해 많은 양의 데이터와 경험이 필요합니다.
• 보고 활용: 최적의 정책을 형성하기 위한 상태 탐색과 얻은 지식을 활용하여 보상을 증가시키는 것 사이의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 탐색이 부족하면 에이전트는 최상의 결과에 도달하지 못할 것입니다.
• 안전성: 강화 학습은 보상 시스템이 적절하게 설계되고 제약되지 않으면 안전 문제를 제기합니다.

주요 차이점

간단히 말해, 강화 학습과 딥러닝 사이의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

딥 강화 학습 – 결합

딥 강화 학습은 강화 학습과 딥러닝 방법을 결합한 새로운 기술로 등장했습니다. AlphaZero와 같은 최신 체스 엔진이 딥 강화 학습의 예입니다. AlphaZero에서 딥 신경망은 에이전트가 스스로 체스를 두는 법을 배우기 위한 수학적 함수로 사용됩니다. 매년 시장의 주요 기업들은 새로운 연구와 제품을 개발하고 있습니다. 딥러닝과 강화 학습은 최첨단 방법과 제품으로 우리를 놀라게 할 것으로 기대됩니다. 더 많은 AI 관련 콘텐츠를 원하시나요? unite.ai를 방문해 보세요.