멀티모달 딥러닝과 일반 딥러닝은 인공지능 기술의 한 분야입니다. 두 인공지능은 스스로 학습하고 패턴을 인식하는 점은 동일하나, 단일 데이터를 학습하는지 여러 개의 데이터를 함께 학습해서 정확도가 높은 결과를 제공하는지 여부입니다.
멀티모달 딥러닝과 일반 딥러닝 차이점
딥러닝(Deep Learning)이란?
인공지능 기술 중 하나로, 인간의 뇌 구조 모방을 통해 인공 신경망을 만들어 학습하는 기술입니다.
인간의 뇌는 수백억개의 뉴런으로 구성되어 있는데 이러한 뉴런이 서로 연결되어 상호작용할 수 있는 신경망이 있습니다. 인간이 보고 듣고 만저보는 행위 등에 대한 정보는 뉴런들의 신호 전달을 통해 처리하는 과정을 거치죠.
이러한 뇌의 뉴런이란 신호체계를 컴퓨터 시스템으로 하나의 인공 신경망을 만들어 구현한 기술이죠.
딥러닝 신경망은 인간의 기본적인 뇌 구조와 정보처리 방식을 모방했을 뿐 인간 뇌를 정확하게 모방한 것은 아닙니다. 그럼에도 불구하고 수준 높은 인공지능 성능을 내고 있습니다.
위 그림처럼 인공신경망은 각각의 매개변수들이 서로 상호작용할 수 있도록 구성되어 있죠.
이러한 인공신경망을 여러 개가 작동시키는 기술이 멀티모달 딥러닝입니다.
멀티모달 딥러닝(Multimodal Deep Learning)이란?
멀티모달 딥러닝은 인공신경망을 여러 개를 작동시켜 더욱 풍부한 결과값을 만들어 낼 수 있는 것이 특징입니다.
- 모달 뜻 : 어떤 방식에 속하거나 그 영향을 받는다는 의미를 가지고 있으며 주로 논리학에서 사용되는 단어입니다. 인간으로 비유하면 마치 세상을 이해하기 위해 사용하는 다양한 감각기관으로 볼 수 있죠.
멀티모달 딥러닝은 진화된 딥러닝 기술의 한 종류로 여러 가지 데이터를 함께 학습하는 기술입니다. 예를 들어보면, 인간형 로봇 제어의 경우 얼굴 표정, 언어, 냄새, 맛 등 인간의 감정을 보다 풍부하게 표현할 수 있도록 제어하는 기술입니다.
| 구분 | 딥러닝 | 멀티모달 딥러닝 |
| 활용 데이터 | 텍스트, 이미지, 음성 등 단일 데이터 | 데이터, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 종류 |
| 학습 방식 | 각각의 데이터를 따로 학습 | 다양한 데이터를 동시에 학습 |
| 장점 | 단일 데이터에 대한 타겟형 결과값 도출 | 다양한 데이터로 풍부한 결과값 도출 |
| 단점 | 다른 모달 정보 활용은 불가능 하나의 데이터만 활용 가능 | 학습 과정이 복잡함 |
| 활용 분야 | 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 | 딥러닝 모델과 유사한 분야에서 활용 가능하나, 더욱 종합적인 결과값을 도출할 수 있음 |
| 활용 예시 | 언어 처리 : 단순 기계 번역 자율 주행 자동차 : 주변 환경만 인식 | 언어 처리 : 텍스트, 음성, 얼굴 표정 등 감정 분석 자율 주행 자동차 : 안전 운전(카메라, 레이더, 라이다 등) |
| 핵심 기술 | 1. 컨볼루션 신경망(CNN) : 객체, 이미지 인식 2. 순환 신경망(RNN) : 자연어 처리, 음성 인식 3. 강화 학습(RL) : 게임, 로봇 제어 | 1. 모달 임베딩 : 각 모달 데이터를 백터로 변환 2. 모달 어텐션 : 중요한 모달에 집중 3. 모달 퓨전 : 여러개의 모달 정보를 결합 |
멀티모달 딥러닝과 일반 딥러닝 기술의 비슷한 점은 데이터를 기반으로 인공 신경망을 사용하여 스스로 학습하고 개선을 한다는 것입니다. 하지만 결과값 측면에서는 멀티모달 딥러닝이 좀 더 풍부한 결과값을 만들어낼 수 있죠.
그렇기 때문에 멀티모달 딥러닝이 상대적으로 학습과정이 복잡하고 데이터 수집에 어려움이 있습니다. 따라서 일반 딥러닝보다 모델 설계와 학습 과정에 더 많은 시간과 노력이 필요하죠.
굳이 인간으로 비유를 하자면, 딥러닝은 한개의 감각만 사용하여 세상을 이해하는 방법이며 멀티모달 딥러닝은 여러 개의 감각을 사용하여 세상을 이해하는 방법입니다.