임원을 위한 딥 러닝
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딥 러닝이란?
심층 신경 학습 또는 심층 신경망이라고도 하는 딥 러닝은 인간의 두뇌가 데이터를 처리하고 의사결정을 용이하게 하는 패턴 생성 방식을 모방하는 인공 지능(AI) 기능입니다. 인공 지능에서 머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝에는 비정형 또는 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 비지도 학습이 가능한 네트워크가 있습니다.
딥 러닝은 계층화된 접근 방식을 사용하여 제공되는 데이터를 지속적으로 선별하여 더 나은 의사결정을 내립니다. 다음을 생각해 보세요: 머신 러닝은 대학 시험 직전에 노트를 다시 읽으며 벼락치기를 하는 것과 유사합니다. 딥 러닝은 지속적으로 알파벳 문자에 노출되어 천천히 그 문자를 단어로 배열하는 수조 가지 방법을 배우는 어린이와 같습니다. 첫 번째 예제에서는 이전에 식별된 데이터를 해석하고, 두 번째 예제에서는 인터프리터에 의해 주어진 데이터의 잠재력이 실현됩니다.
딥 러닝은 더 복잡한 사용 사례에 대해 더 넓고 더 높은 수준의 정확도로 데이터 통찰력을 제공할 수 있기 때문에 비즈니스에서 중요합니다.
딥 러닝이 정교해짐에 따라 구체적인 비즈니스 사용 사례로 통합되고 있습니다. 특히 컴퓨터 비전 분야에서 딥 러닝은 글로벌 산업 무대에서 수행할 준비가 되어 있습니다.
기업은 데이터 구문 분석을 비즈니스 문제의 솔루션으로 동일시합니다. 또한 딥 러닝을 통해 가장 복잡하고 다차원적인 데이터를 구문 분석하여 새로운 통찰력을 얻을 수 있는 스마트 머신을 갖게 되었습니다.
딥 러닝의 혜택을 받는 시장
의료
딥 러닝은 데이터로 가득 찬 산업인 의료 분야에서 가장 즉각적인 잠재력을 가지고 있습니다.
의료 분야의 주요 앱은 컴퓨터 비전입니다. 의료 분야에서 비용이 많이 들고 숙련된 기술이 요구되는 절차에는 영상 촬영이 포함됩니다. MRI에서 CAT 스캔 및 간단한 X-레이에 이르기까지 의사는 사진을 시각적으로 관찰하여 진단을 내립니다. 그러나 의사가 효과적으로 진단을 내리기에는 그 인지 부하가 너무 많습니다.
그러나 딥 러닝은 현재 이미지 인식에 탁월하며 인간보다 빠르게 이 작업을 수행할 수 있습니다. 프로그램에 수백만, 심지어 수십억 개의 스캔된 이미지와 이러한 이미지가 진단과 어떻게 연관되는지 보여줌으로써 딥 러닝은 인간을 기계적인 작업으로 부터 해방하여 의사가 다시 치료 계획을 세우는 데 집중할 수 있도록 합니다. 미래에는 AI 기반 의료 도우미를 통해 간단한 치료법 제안이 자동화되어 의사가 암 치료법 연구와 같이 기술과 상상력이 필요한 작업에 전념할 수 있습니다.
종양학 외에도 딥 러닝은 약물 개발에 있어 미래가 밝습니다. 스타트업은 딥 러닝이 분자 구조를 기반으로 질병퇴치를 위해 가장 효과적인 의약품을 더 잘 예측할 수 있는 방법과, 원래 생산자가 의도하지 않은 기존 약물의 다른 용도를 찾기 위해 노력하고 있습니다.
제조
미래의 제조 시설에서는 로봇 공학, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷(IOT) 및 적층 제조와 같은 많은 첨단 분야가 융합될 것입니다. 이러한 영역 중 상당수에는 상당한 시각적 작업이 필요합니다.
인간이 모든 조립, 결함 식별 등을 수행하는 대신 센서 정보를 활용하여 더 나은의사 결정을 내릴 수 있는 딥 러닝 알고리즘을 통해 작업이 수행됩니다.
자동차
Google, Tesla, Volvo 및 기타 자동차 OEM은 자율주행 자동차를 시장에 출시하기 위해 노력하고 있습니다. 자동화된 차량은 환경에 영향을 적게 미치면서 상품을 신속하고 효율적으로 운송하는 수단을 제공하는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
화물차량에 딥 러닝을 적용하면 육로운송에 의존하는 모든 회사의 이윤을 높일 수 있습니다.
소매
소매업계도 상당한 양의 시각적 정보를 다루고 있습니다. 일부 회사는 이전에 선택한 스타일을 템플릿으로 사용하여 고객에게 상품을 추천함으로써, 고객이 구매할 만한 옷의 유형을 디코딩하고 있습니다.
이미 자신이 좋아하는 제품을 소유하거나 직접 본 고객의 경우, 리버스 이미지 검색 기능을 통해 거리에서 누군가가 입고 있는 드레스나 셔츠를 정확히 구매할 수 있습니다.
먼 미래에는 소매업체가 자연어를 해석하고 고객에게 맞춤화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있는 도우미 봇을 고객에게 제공하는 것도 가능하게 될 것입니다.
딥 러닝은 계층화된 접근 방식을 사용하여 제공되는 데이터를 지속적으로 선별하여 더 나은 의사결정을 내립니다. 다음을 생각해 보세요: 머신 러닝은 대학 시험 직전에 노트를 다시 읽으며 벼락치기를 하는 것과 유사합니다. 딥 러닝은 지속적으로 알파벳 문자에 노출되어 천천히 그 문자를 단어로 배열하는 수조 가지 방법을 배우는 어린이와 같습니다. 첫 번째 예제에서는 이전에 식별된 데이터를 해석하고, 두 번째 예제에서는 인터프리터에 의해 주어진 데이터의 잠재력이 실현됩니다.
딥 러닝은 더 복잡한 사용 사례에 대해 더 넓고 더 높은 수준의 정확도로 데이터 통찰력을 제공할 수 있기 때문에 비즈니스에서 중요합니다.
딥 러닝이 정교해짐에 따라 구체적인 비즈니스 사용 사례로 통합되고 있습니다. 특히 컴퓨터 비전 분야에서 딥 러닝은 글로벌 산업 무대에서 수행할 준비가 되어 있습니다.
기업은 데이터 구문 분석을 비즈니스 문제의 솔루션으로 동일시합니다. 또한 딥 러닝을 통해 가장 복잡하고 다차원적인 데이터를 구문 분석하여 새로운 통찰력을 얻을 수 있는 스마트 머신을 갖게 되었습니다.
딥 러닝의 혜택을 받는 시장
의료
딥 러닝은 데이터로 가득 찬 산업인 의료 분야에서 가장 즉각적인 잠재력을 가지고 있습니다.
의료 분야의 주요 앱은 컴퓨터 비전입니다. 의료 분야에서 비용이 많이 들고 숙련된 기술이 요구되는 절차에는 영상 촬영이 포함됩니다. MRI에서 CAT 스캔 및 간단한 X-레이에 이르기까지 의사는 사진을 시각적으로 관찰하여 진단을 내립니다. 그러나 의사가 효과적으로 진단을 내리기에는 그 인지 부하가 너무 많습니다.
그러나 딥 러닝은 현재 이미지 인식에 탁월하며 인간보다 빠르게 이 작업을 수행할 수 있습니다. 프로그램에 수백만, 심지어 수십억 개의 스캔된 이미지와 이러한 이미지가 진단과 어떻게 연관되는지 보여줌으로써 딥 러닝은 인간을 기계적인 작업으로 부터 해방하여 의사가 다시 치료 계획을 세우는 데 집중할 수 있도록 합니다. 미래에는 AI 기반 의료 도우미를 통해 간단한 치료법 제안이 자동화되어 의사가 암 치료법 연구와 같이 기술과 상상력이 필요한 작업에 전념할 수 있습니다.
종양학 외에도 딥 러닝은 약물 개발에 있어 미래가 밝습니다. 스타트업은 딥 러닝이 분자 구조를 기반으로 질병퇴치를 위해 가장 효과적인 의약품을 더 잘 예측할 수 있는 방법과, 원래 생산자가 의도하지 않은 기존 약물의 다른 용도를 찾기 위해 노력하고 있습니다.
제조
미래의 제조 시설에서는 로봇 공학, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷(IOT) 및 적층 제조와 같은 많은 첨단 분야가 융합될 것입니다. 이러한 영역 중 상당수에는 상당한 시각적 작업이 필요합니다.
인간이 모든 조립, 결함 식별 등을 수행하는 대신 센서 정보를 활용하여 더 나은의사 결정을 내릴 수 있는 딥 러닝 알고리즘을 통해 작업이 수행됩니다.
자동차
Google, Tesla, Volvo 및 기타 자동차 OEM은 자율주행 자동차를 시장에 출시하기 위해 노력하고 있습니다. 자동화된 차량은 환경에 영향을 적게 미치면서 상품을 신속하고 효율적으로 운송하는 수단을 제공하는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
화물차량에 딥 러닝을 적용하면 육로운송에 의존하는 모든 회사의 이윤을 높일 수 있습니다.
소매
소매업계도 상당한 양의 시각적 정보를 다루고 있습니다. 일부 회사는 이전에 선택한 스타일을 템플릿으로 사용하여 고객에게 상품을 추천함으로써, 고객이 구매할 만한 옷의 유형을 디코딩하고 있습니다.
이미 자신이 좋아하는 제품을 소유하거나 직접 본 고객의 경우, 리버스 이미지 검색 기능을 통해 거리에서 누군가가 입고 있는 드레스나 셔츠를 정확히 구매할 수 있습니다.
먼 미래에는 소매업체가 자연어를 해석하고 고객에게 맞춤화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있는 도우미 봇을 고객에게 제공하는 것도 가능하게 될 것입니다.