딥 러닝을 구현할 때 패턴 학습을 사용하는 방법은

딥 러닝을 구현할 때  패턴 학습을 사용하는 방법은

딥 러닝은 대표적으로 신경망, 특히 깊은 신경망(deep neural network)을 사용하여 큰 데이터셋에서 복잡한 패턴을 학습하는 머신 러닝의 한 분야이다. 패턴 학습이란, 주어진 데이터에서 자주 반복되는 구조나 연속성을 찾아내는 과정을 의미한다. 딥 러닝에서 패턴 학습을 사용하는 방법은 여러 가지가 있는 가장 많이 사용하는 방법은 다음과 같다.

1. 이미지 분류: 딥 러닝 모델이 개, 고양이, 말 등의 이미지를 학습할 때, 각 동물의 특징적인 형태나 특성(예: 개의 귀 모양, 고양이의 눈 모양)을 패턴으로 학습한다. 이렇게 학습된 패턴을 기반으로 새로운 이미지가 주어졌을 때 해당 이미지에 어떤 동물이 있는지를 분류할 수 있게 된다. 

이미지 분류를 할 때 사용되는 이미지는 형상이 뚜렷해야 한다. 그렇지 않으면 제대로 학습을 할 수 없고, 아무리 딥 러닝으로 훈련을 했다고 하더라도 정확하게 판단할 수 없다.

이미지 분류를 할 때 이미지가 많으면 많을수록 정확하게 인식할 확률이 높다. 이것은 어디까지나 형상이 정확하다는 전제조건을 있을 때 가능한 것이다.

2. 자연어 처리: 딥 러닝은 문장 내 단어들의 연속성이나 문맥을 학습하여, 다음에 올 단어를 예측하거나, 문장의 감정(긍정, 부정)을 판단하는 작업에서 패턴 학습을 사용한다. 예를 들어 "그 영화는 정말 ___"라는 문장에서 빈 칸 다음에 '재미있다'나 '지루하다' 같은 단어의 패턴을 학습할 수 있다. 이때 문장에서 사용되는 단어는 뜻이 명백해야 한다. 거시기나 적당이 같은 뜻이 애매모호한 단어를 사용하면 이것은 패턴을 알 수 없기 때문에 패턴 학습을 할 수 없다.

 

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인공지능이 자연어 처리를 할 때 애매모호한 단어를 처리 못하는 것은 기준이 명확히 정해져 경우가 많다. ‘적당히’ 의 기준은 개인마다 다르다. 그래서 이 단어를 사용하면 제대로 할 수 없는 것이다. 이런 이유로 뜻이 명확한 단어를 사용하는 것이 중요하다.

3. 음성 인식: 사람들의 발음 패턴, 톤, 간격 등을 학습하여 특정 단어나 문장을 인식한다. 예를 들어, "애플"이라는 발음을 반복적으로 듣고 학습함으로써 나중에 비슷한 발음을 들었을 때 "애플"이라고 인식하는 패턴을 학습한다. 여기서 중요한 것은 말하는 사람의 발음이 정확해야 한다는 것이다. 그렇지 않으면 제대로 인식을 할 수 없다. 

예를 들어 vrew같은 프로그램을 사용해 동영상에서 나오는 음성을 자막으로 만들 때 발음이 정확하지 않으면 제대로 된 자막이 나오지 않는다. 그래서 말하는 사람의 발음이 중요한 것이다. 발음이 정확해야 패턴을 정확히 읽고 자막의 완성도를 높일 수 있다.

이처럼 패턴이 명확해야 이를 토대로 딥 러닝을 구현할 수 있다. 이런 점에서 패턴 학습은 인공지능 구현 좁게는 딥 러닝 구현에 필수적인 요소라 할 수 있다.