인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방한 머신 러닝 모델입니다. 여러 개의 뉴런(노드)이 층(layer)으로 구성되며, 정보를 입력층에서 받아 은닉층을 거쳐 출력층으로 전달합니다. 각 뉴런은 입력에 가중치를 곱하고 활성화 함수를 통과시켜 출력을 계산합니다. 이러한 연산과정을 통해 ANN은 복잡한 패턴 인식, 예측, 분류 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 딥러닝의 핵심 기반 기술 중 하나입니다.

Single Layer Perceptron은 하나의 뉴런으로 구성된 간단한 인공 신경망 모델입니다. 입력을 받아 가중치와 활성화 함수를 통과시켜 이진 분류 작업에 사용됩니다. 그러나 SLP는 선형 분리가 불가능한 데이터와 비선형 문제를 해결하기에 한계가 있으며, 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 여러 층의 뉴런으로 이루어진 신경망이 더 복잡한 문제를 처리하는 데 사용됩니다.

다층 퍼셉트론은 인공 신경망의 한 유형으로, 여러 층으로 이루어진 모델입니다. 입력층에서 데이터를 받아 은닉층에서 중요한 특징을 추출하고, 출력층에서 최종 결과를 출력합니다. 각 뉴런은 입력과 가중치를 곱하고 활성화 함수를 통과시켜 정보를 처리하며, 이를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. MLP는 머신 러닝에서 분류, 회귀 및 패턴 인식과 같은 다양한 문제에 활용됩니다.

CNN (Convolutional Neural Network)은 주로 이미지 처리에 사용되는 딥러닝 모델로, 합성곱층과 풀링층으로 구성됩니다. 합성곱층은 입력 이미지에서 특징을 자동으로 추출하고, 풀링층은 공간 해상도를 줄여 계산량을 감소시키고 중요한 정보를 보존합니다. 이러한 구조는 이미지 분류, 객체 감지, 얼굴 인식 등에서 탁월한 성능을 발휘하며, 공간적 계층적 특징을 학습하는 데 특히 효과적입니다. CNN은 또한 자동차 자율주행, 의료 이미지 분석, 자연어 처리에서도 활용될 수 있습니다.

RNN(Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터나 순차적 정보를 처리하기 위한 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 뉴런이 순환 구조를 가지며, 이전 단계의 출력을 현재 입력과 함께 고려합니다. RNN은 문장 생성, 기계 번역, 음성 인식과 같은 자연어 처리 작업에서 효과적이며, 순서와 의존성을 고려하는 작업에 적합합니다. 그러나 장기 의존성을 잘 처리하지 못하는 문제가 있어 LSTM(Long Short-Term Memory) 및 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 변형 모델이 개발되었습니다.

인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술을 개발하는 데 중점을 둔 분야입니다. 이 모델들은 컴퓨터가 텍스트 데이터를 이해하고 분석하며, 텍스트 기반의 작업을 수행하는 데 사용됩니다. NLP 모델은 텍스트 분류, 기계 번역, 질의 응답 시스템, 텍스트 생성, 감정 분석, 요약, 텍스트 마이닝 등 다양한 언어 관련 작업에 적용됩니다.

강화학습 (Reinforcement Learning)은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 특정 작업을 학습하는 프레임워크입니다. 에이전트는 환경에서 행동을 선택하고 그 결과로 보상을 받습니다. 목표는 보상을 최대화하는 최적의 정책을 학습하는 것이며, 이를 위해 시행착오를 통해 행동을 개선합니다. 강화학습은 자율 주행 자동차, 게임 AI, 로봇 제어, 주식 거래 등 다양한 영역에서 사용됩니다.

GAN (Generative Adversarial Network)은 생성자와 판별자 두 부분으로 구성된 딥러닝 모델로, 서로 경쟁하면서 학습합니다. 생성자는 가짜 데이터를 생성하고, 판별자는 실제와 가짜 데이터를 구분하려고 노력합니다. 이 과정은 생성자가 점차 실제와 더욱 유사한 데이터를 생성하게 하며, 결과적으로 고품질 이미지, 음성 또는 다른 데이터를 생성할 수 있게 됩니다. GAN은 이미지 생성, 스타일 변환, 이미지 개선, 데이터 증강 등 다양한 분야에서 활용되며, 높은 창의성을 갖는 모델 중 하나로 꼽힙니다.

GNN (Graph Neural Network)은 그래프 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되는 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 그래프의 노드와 엣지 간의 상호 작용을 모델링하여 그래프 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출합니다. GNN은 소셜 네트워크 분석, 분자 구조 예측, 추천 시스템 및 지식 그래프와 같은 다양한 도메인에서 활용되며, 노드 분류, 링크 예측 및 그래프 임베딩과 같은 작업에 적용됩니다.

LLM (Large Language Model)은 대규모 텍스트 데이터를 사용하여 훈련된 딥러닝 모델로, 텍스트에 대한 이해와 생성 능력을 가진 인공지능 모델을 지칭합니다. LLM은 문장, 문서, 질문 등 다양한 언어 작업을 수행하며, 자연어 처리 분야에서 효과적으로 활용됩니다. 이러한 모델은 기계 번역, 텍스트 요약, 감정 분석, 질의 응답, 자동 글쓰기 등 다양한 자연어 처리 작업에 적용됩니다.

LSTM (Long Short-Term Memory)은 순환 신경망 (RNN)의 한 종류로, 시계열 데이터나 자연어와 같은 순차적인 정보를 처리하는 데 사용됩니다. LSTM은 단기 및 장기 상태를 기억하고 업데이트하는 더 강력한 메모리 메커니즘을 가지고 있어, 장기 의존성 문제를 효과적으로 해결합니다. 이러한 특성으로 LSTM은 기계 번역, 음성 인식, 텍스트 생성 및 시계열 예측과 같은 다양한 작업에서 활용됩니다.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리 분야에서 사용되는 사전 훈련된 언어 모델입니다. BERT는 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 문맥을 양방향으로 고려하여 단어나 문장의 의미를 더 잘 이해합니다. 이로 인해 BERT는 문맥에 따른 단어의 다의성을 처리하고, 다양한 자연어 처리 작업에 탁월한 성능을 발휘합니다. BERT는 기계 번역, 질문 응답, 문장 분류, 감정 분석 등 다양한 언어 이해 작업에서 활용됩니다.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)는 대규모 텍스트 데이터로 사전 훈련된 딥러닝 언어 모델입니다. 이 모델은 텍스트 생성 및 이해 능력을 가지며, 문장 또는 텍스트의 다음 단어를 예측하거나 주어진 문장에서 빈칸을 채우는 작업을 수행할 수 있습니다. GPT는 특히 자연어 생성, 기계 번역, 질의 응답 시스템 및 텍스트 생성 작업에서 높은 성능을 발휘하며, 대화형 AI 및 자연어 처리 응용 프로그램에 널리 사용됩니다. GPT-3는 이 모델 중 가장 유명하며 대규모 파라미터와 높은 창의성으로 주목받고 있습니다.

AutoEncoder는 주로 차원 축소 및 데이터 재구성에 사용되는 인공 신경망 모델입니다. Encoder와 Decoder로 구성되어 있으며, Encoder는 입력 데이터를 저차원의 잠재 표현으로 압축하고, Decoder는 이 잠재 표현을 원래의 입력 데이터로 복원합니다. 이 과정을 통해 데이터의 중요한 특성을 추출하고 노이즈 제거, 이미지 복원, 특성 추출 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. AutoEncoder는 비지도 학습 방법 중 하나로 데이터의 표현을 학습하는 데 사용됩니다.

GRU (Gated Recurrent Unit)는 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 장기 의존성 문제를 해결하면서도 LSTM과 비슷한 기능을 제공하는 모델입니다. GRU는 현재 시점의 은닉 상태와 이전 시점의 은닉 상태를 고려하여 정보를 업데이트하며, LSTM보다 간단하면서도 효과적인 메모리 메커니즘을 사용합니다. 이로 인해 GRU는 시계열 데이터, 자연어 처리 작업 및 음성 인식과 같은 다양한 순차 데이터 처리 작업에 널리 사용되며, 빠른 학습 속도와 좋은 일반화 성능을 제공합니다.

VAE (Variational Autoencoder)는 생성 모델의 한 유형으로, 데이터의 확률 분포를 모델링하여 고차원 데이터를 낮은 차원의 잠재 공간으로 효과적으로 인코딩합니다. VAE는 데이터를 인코더 네트워크를 통해 잠재 공간의 확률 분포로 매핑하고, 거기서 샘플링하여 디코더 네트워크를 사용하여 원래 데이터로 복원합니다. 이 과정은 데이터를 생성하고 변형하는 데 사용되며, 이미지 생성, 데이터 잡음 제거, 특성 추출과 같은 응용 분야에서 활용됩니다. VAE는 생성된 데이터의 다양성과 확률적 특성을 고려하는 데 우수하며, 딥러닝 기반의 확률적 생성 모델 중 하나입니다.

Capsule Networks 또는 Capsule Neural Networks (CapsNets)는 딥러닝 모델 중 하나로, 이미지 처리와 객체 인식 작업에서 사용되는 혁신적인 아키텍처입니다. Capsule Networks는 객체의 계층적 표현을 효과적으로 학습하고, 객체의 위치와 상태에 대한 정보를 보다 정확하게 캡슐로 표현합니다. 이로 인해 이미지 내의 다양한 객체와 관계를 쉽게 파악할 수 있으며, 이미지 내 객체의 분류와 특징 추출 작업에서 뛰어난 성능을 제공합니다. Capsule Networks는 현재 연구와 개발 중이며, 컴퓨터 비전 분야에서 주목받고 있습니다.