이 포스트는 딥러닝 위드 파이썬(Deep Learning with Python) 스타일의 디자인을 테스트하기 위해 생성된 가상의 글입니다. 우리는 이 글을 통해 폰트의 가독성, 자간, 행간, 그리고 문단 간의 간격이 얼마나 조화롭게 어우러지는지 확인하고자 합니다. 특히 긴 문장과 문단이 이어질 때 독자가 피로감을 느끼지 않고 편안하게 읽을 수 있는지를 중점적으로 살펴볼 예정입니다. 텍스트가 빽빽하게 채워졌을 때의 시각적 밀도와 전체적인 레이아웃의 균형을 점검하는 것이 이 테스트의 주된 목적입니다.
딥러닝이란 무엇인가?
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 특정한 한 분야로서, 연속된 층(layer)에서 데이터의 표현을 학습하는 새로운 방식입니다. 단순히 데이터를 입력하고 결과를 얻는 것을 넘어서, 데이터가 가진 내재적인 구조와 패턴을 스스로 파악하고 이를 통해 더 높은 차원의 추상화된 정보를 추출해내는 과정을 포함합니다. 이러한 학습 방식은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식에서 영감을 받았으며, 수많은 뉴런이 복잡하게 연결되어 신호를 주고받는 구조를 모방하여 설계되었습니다. 따라서 딥러닝 모델은 데이터의 양이 많아질수록, 그리고 학습 시간이 길어질수록 더욱 정교하고 정확한 예측 능력을 갖추게 됩니다.
1.1 인공지능, 머신러닝, 딥러닝
PaperMod 테마의 커버 이미지 예시입니다.
인공지능(Artificial Intelligence)은 보통 사람의 지능적인 작업을 자동화하기 위한 노력으로 정의됩니다. 초기 인공지능 연구자들은 명시적인 규칙과 논리를 통해 지능을 구현하려고 시도했으나, 이는 복잡하고 불확실한 현실 세계의 문제를 해결하는 데 한계가 있었습니다. 이에 반해 머신러닝(Machine Learning)은 명시적으로 프로그래밍되는 것이 아니라, 데이터로부터 규칙을 학습하는 접근 방식을 취합니다. 즉, 컴퓨터에게 문제를 해결하는 방법을 직접 알려주는 대신, 수많은 예시 데이터를 보여주고 스스로 패턴을 찾아내도록 유도하는 것입니다.
1.1.1 딥러닝의 “딥”
딥러닝의 딥(Deep)은 단순히 깊은 통찰을 의미하는 것이 아니라, 연속된 층으로 표현을 학습한다는 아이디어를 나타냅니다. 데이터로부터 모델을 만드는 데 얼마나 많은 층을 사용했는지가 그 모델의 깊이(depth)가 됩니다. 최근의 딥러닝 모델들은 수십 개에서 수백 개에 이르는 층을 가지고 있으며, 각 층은 입력 데이터로부터 조금씩 더 복잡하고 추상적인 특징을 추출해냅니다. 예를 들어, 이미지 인식 모델의 경우 첫 번째 층에서는 선이나 모서리와 같은 단순한 형태를 인식하고, 층이 깊어질수록 눈, 코, 입과 같은 부분적인 특징을 거쳐 최종적으로는 사람의 얼굴 전체를 인식하게 되는 식입니다.
신경망의 수학적 구성 요소
딥러닝을 이해하기 위해서는 몇 가지 간단한 수학적 개념을 알아야 합니다. 비록 수학이라는 단어가 주는 부담감이 있을 수 있지만, 딥러닝에서 사용되는 수학은 대부분 선형대수학의 기초적인 내용에 기반하고 있습니다. 데이터를 숫자의 배열로 표현하고 이를 조작하는 방법을 이해한다면, 신경망이 어떻게 작동하는지 훨씬 더 직관적으로 파악할 수 있을 것입니다.
2.1 텐서(Tensor)
텐서는 데이터를 위한 컨테이너(container)입니다. 예를 들어, 행렬은 2D 텐서입니다. 텐서는 임의의 차원 개수를 가지는 행렬의 일반화된 모습입니다. 텐서는 딥러닝의 기본 데이터 구조로서, 모든 입력 데이터와 출력 데이터, 그리고 네트워크 내부의 가중치들은 모두 텐서의 형태로 저장되고 처리됩니다.
- 스칼라 (0D 텐서): 하나의 숫자만 담고 있는 텐서입니다. 이는 텐서의 가장 기본적인 형태이며, 0차원 축을 가집니다.
- 벡터 (1D 텐서): 숫자의 배열입니다. 벡터는 하나의 축을 가지며, 데이터의 특징을 나타내는 리스트로 볼 수 있습니다.
- 행렬 (2D 텐서): 벡터의 배열입니다. 행렬은 두 개의 축(행과 열)을 가지며, 엑셀 스프레드시트와 같은 표 형태의 데이터를 표현하기에 적합합니다.
신경망의 엔진: 그래디언트 기반 최적화
신경망의 각 층은 입력 데이터를 변환하여 출력 데이터를 만듭니다. 이 변환은 층의 가중치(weight)에 의해 결정됩니다. 가중치는 훈련 데이터에 대한 네트워크의 성능을 결정하는 파라미터로서, 학습 과정에서 지속적으로 업데이트됩니다.
- 초기에는 가중치를 무작위로 설정합니다. 이 상태에서는 네트워크가 아무런 의미 있는 작업도 수행하지 못합니다.
- 입력 데이터를 네트워크에 통과시켜 예측값을 얻습니다. 처음에는 무작위 가중치로 인해 예측값이 실제값과 크게 다를 것입니다.
- 예측값과 실제값의 차이(손실)를 계산합니다. 이 손실 값은 네트워크가 얼마나 잘못 예측했는지를 나타내는 지표가 됩니다.
- 손실을 줄이는 방향으로 가중치를 조금씩 수정합니다. 이때 미분과 같은 수학적 기법을 사용하여 손실 함수를 최소화하는 방향을 찾아냅니다.
이 과정을 반복하면 네트워크는 점차 데이터를 올바르게 처리하는 방법을 학습하게 됩니다. 수만 번, 수십만 번의 반복을 거치면서 손실 값은 점차 0에 가까워지고, 네트워크의 예측 정확도는 획기적으로 향상됩니다. 이것이 바로 딥러닝이 학습하는 원리이며, 이를 통해 우리는 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 거두고 있습니다.