인공지능, 기계학습 그리고 딥러닝

1. 인공지능, 기계학습 그리고 딥러닝 Dec 26, 2016 이진원 / Seoul National University

2. 2 살펴볼 것들… • 인공지능이란 무엇인가? • 기계학습은 어떻게 할까? • 딥러닝은 무엇이고 왜 필요한가? • Convolutional Neural Network • 유명한 CNN들(ILSVRC winners) • Tensorflow를 이용한 CNN 구현방법 • CNN 응용 사례

3. 3 자세히 다루지 않는 것들 • 어려운 수학 • Unsupervised Learning • Reinforcement Learning • RNN 계열의 딥러닝 알고리즘

4. 인공지능과 기계학습

5. 5 Nicolaus Copernicus(1473-1543)

6. 6 • 왜 사람들은 처음에 천동설부터 생각했을까? • 왜 사람은 만물의 영장인가? • 지능은 사람만 가질 수 있는가? 우리는 세상의 중심?

7. 7 1, 2, 3, 4차 산업혁명 Steam Engine Electricity, Automobile PC, Internet Artificial Intelligence 사람의 육체노동을 대체 사람의 지적노동을 대체? 1 2 3 4

8. 8 인공지능, 기계학습, 딥러닝 Credit : Nvidia blog

9. 9 인공지능(Artificial Intelligence) • 1956년 다트머스 회의에서 처음 사용 • From Wikipedia: Artificial intelligence (AI) is intelligence exhibited by machines. In computer science, an ideal "intelligent" machine is a flexible rational agent that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of success at some goal  AI Translation: 인공 지능 (AI)은 기계가 나타내는 지능입니다. 컴퓨터 과학 에서 이상적인 ＂지능형＂기계는 환경을 인식하고 목표 달 성의 기회를 극대화하는 유연하고 합리적인 에이전트입니다.

10. 10 쉬운 것과 어려운 것 • 여우와 두루미 • 사람과 컴퓨터?

11. 11 컴퓨터에게 쉬운 것과 어려운 것 • 컴퓨터가 잘하는 것은 명확하게 정의된 일, 즉 알고리즘에 대한 수행이다. • 사람이 진화과정에서 자연스럽게 터득한 것들이 컴퓨터에 게는 어렵다. • 언어의 해상도가 인식의 해상도보다 낮기 때문이다 vs Easy Hard

12. 12 규칙 기반 학습의 부작용(?)

13. 13 어떻게 학습할 것인가? Credit : MBC 기계 인간의 탄생

14. 14 기계학습(Machine Learning) • 기계학습(Machine Learning) Machine learning is the subfield of computer science that "gives computers the ability to learn without being explicitly programmed“ 기계 학습은 "컴퓨터에 명시적으로 프로그래밍하지 않고 학습 할 수 있는 능력을 부여하는“ 컴퓨터 과학의 하위 분야입니다. Computer inputs program outputs Computer inputs outputs program 일반적인 programming 기계학습 기계가 program을 직접 작성!

15. 15 Quiz • □와 △에 들어갈 정수는?  3 x □ + 2 x △ = 1  1 x □ + 4 x △ = -3  5 x □ + 5 x △ = 0  8 x □ + 3 x △ = 5 • □ = 1, △ = -1 • (3, 2), (1, 4), (5, 5), (8, 3) 은 input data, 1, -3, 0, 5 는 label 이다 • □와 △를 weight라고 하며 이 weight 값을 기계가 스스로 학습을 통해 찾아내도록 하는 것이 기계학습이 하는 일

16. 16 기계학습의 종류 • Supervised Learning(지도학습)  Input 과 labels을 이용한 학습  분류(classification), 회귀(regression) • Unsupervised Learning(비지도학습)  Input만을 이용한 학습  군집화(clustering), 압축(compression) • Reinforcement Learning(강화학습)  Label 대신 reward가 주어짐  Action selection, policy learning

17. 17 Reinforcement Learning https://youtu.be/Q70ulPJW3Gk https://youtu.be/SuoouILpjDo

18. 18 뉴런과 사람의 학습 이전 뉴런과 연결 다음 뉴런으로 전달 수상돌기 축삭돌기 시각 신경 청각 신경 침샘 분비 강 함 약 함 강 함 학습 파블로프의 개 실험

19. 19 Perceptron(Artificial Neural Network) 𝑦 = 𝑓(𝐰𝐱 + b) 𝒘 = [𝑤1 𝑤2 𝑤3 … 𝑤 𝑛] 𝒙 = [𝑥1 𝑥2 𝑥3 … 𝑥 𝑛] 𝑇 𝑦𝑓 𝑏 <Perceptron> sigmoid activation function 𝑓 𝑥 = 1 1 + 𝑒−𝑥

20. 20 Example of ANN(logical AND) 0 1 1 ℎ 𝑥 = 0 ℎ 𝑥 =1 𝑥1 𝑥2 학습이란 이러한 weight 값(-30, 20, 20)을 기계 스스로 찾을 수 있도록 해주는 과정!

21. 21 아파트 가격 예측(Regression) • 아파트 가격을 예측하는 프로그램을 작성해보자  평수(평)  층수(층)  가장 가까운 지하철 역까지의 거리(km)  해당 지역의 1인당 소득 평균(천만원) 평수 층수 지하철 역까지의 거리 (km) 해당지역 1인당 소득 (천만원) 아파트가격 (천만원) 34 15 1 4 72 32 4 5 3.3 60 18 9 2 2.5 34 42 3 2.5 5 100 21 10 1.5 3 42

22. 22 일반적인 방법 • 기존의 data와 경험을 바탕으로 한 정보  평수는 클수록 비싸다  층수는 높은 층이 낮은 층보다 비싸다  지하철 역까지의 거리는 가까울수록 비싸다  그 지역의 소득수준이 높을수록 비싸다 • 위 정보들 간의 중요도에 따라 가중치를 주어서 최종 가격 을 추론한다  평수가 가장 중요함  층 수는 평수에 비해서 덜 중요함  지하철 역까지의 거리는 중요하지만 거리값이 작을수록 가격이 비 싸짐  그 지역의 소득수준은 아파트 가격 결정에 가장 덜 중요함 등 • 예) 평수 x 2 + 층수 x 0.3 + 지하철 역까지 거리 x (-1) + 소득 수준 x 0.1 = 아파트 가격(천만원)

23. 23 기계학습을 이용하는 방법 • 기존의 data를 이용하여 각 항목별로 □,△,○,☆에 들어갈 값을 기계 스스로 학습하게 한다.  평수 x □ + 층수 x △ + 지하철 역까지 거리 x ○ + 소득수준 x ☆ = 아파트 가격(천만원) • 어떻게?  맨 처음 □,△,○,☆ 값을 random으로 정한 후 실제 가격과 비교하여 그 (차이값)2의 평균 계산한다  □,△,○,☆를 모두 1로 했을 경우, (실제가격 – 추론가격)2 의 평균 = 287.524  이제 □,△,○,☆를 기계 스스로 조금씩 조정하여 (차이값)2의 평균이 0 이 되게 할 수 있다면, 프로그램이 완성된다 평수 층수 지하철 역까지의 거리 (km) 해당지역 1인당 소득 (천만원) 아파트가격 (천만원) 추론한 아파트 가격 (천만원) 34 15 1 4 72 54 32 4 5 3.3 60 44.3 18 9 2 2.5 34 31.5 42 3 2.5 5 100 52.5 21 10 1.5 3 42 35.5

24. 24 Multi Layer Perceptron(MLP) • 아파트 가격 결정에 소득수준이 높은 지역에서는 낮은 지역보다 지하철 역까지의 거리가 덜 중요하다면? • 아파트 가격을 우선 여러가지로 예측하고 그 예측한 값들을 다시 잘 조합하여 더 잘 예측해보자(regression) • 선을 잘 긋고 input 공간을 잘 왜곡하고 합하는 과정을 반복해서 데이터들을 잘 구분해보자(classification) • 이렇게 perceptron을 여러층으로 쌓으면 더 복잡한 문제를 풀 수 있다 • Linear fitting과 Non-linear transform의 반복

25. 딥러닝(Deep Learning)

26. 26 딥러닝(Deep Learning) • 딥러닝은 deep neural network를 통하여 학습하는 것을 의미함 • Hidden layer의 수 <= 1  shallow network • Hidden layer의 수 >= 2  deep network • 이렇게 많은 weight 값들을 어떻게 학습시킬 것인가??

27. 27 Back Propagation • 학습과정 : back propagation of error  Output layer에서 error(cost)를 계산  Error의 미분값을 back propagation  미분값에 𝛼를 곱한 만큼 w를 보정(학습!)  𝛼는 learning rate를 의미함 gradient descent

28. 28 딥러닝을 어렵게 하는 것들 • Vanishing gradient problem • Overfitting problem • Get stuck in local minima

29. 29 Vanishing Gradient Problem • Gradient 값이 뒤로 전달될 수록 점점 작아짐 • Sigmoid 사용으로 인하여(미분값의 최대 : ¼) 아래쪽 layer는 학습이 이루어지지 않음

30. 30 Overfitting Problem • Data가 많지 않은 경우에 발생할 수 있음 • 학습한 data에만 최적화되어서, 학습하지 않은 data(test data)에 대한 추론 성능이 악화되는 현상

31. 31 Local Minima • 어디서 시작하느냐에 따라서 잘못하면 local minima에 빠 질 위험이 존재

32. 32 어떻게 해결할까? • Vanishing gradient problem  Sigmoid 말고 ReLU를 쓰자 • Overfitting problem  Regularization method를 쓰자(예 : dropout) • Get stuck in local minima  Local minima에 빠져도 괜찮다

33. 33 ReLU : Rectified Linear Unit • ReLU를 activation function으로 사용  sparse activation • ReLU는 미분값이 0 아니면 1  vanishing gradient 해결

34. 34 ReLU의 의미 • Piece-wise linear tiling : locally linear mapping

35. 35 Dropout(Regularization Method) • 각 학습 단계마다, 특정 확률로(예 : 50%) random하게 hidden layer에 있는 unit들을 없애고 학습하는 방법 • Ensemble 개념을 적용  여러 개의 model을 사용하여 평균값을 쓰면 하나의 model을 쓰 는 경우보다 좋음  하나의 model로 비슷한 효과를 낼 수 있는 방법

36. 36 Local Minima에 대하여 • minimum이라고 하는 것은 현재 차원에서 이동할 수 있는 모든 방향으로의 gradient 값이 증가 하는 방향이어야 하는데 이런 경 우는 확률적으로 희박함 • DNN과 같은 고차원 구조에서는 대부분은 local minima가 아니라 saddle point일 가능성이 높음 • 만약 실제 local minima가 존재 한다면 그것은 global minimum 과 거의 차이가 없을 가능성이 높음(neural network의 대칭성) saddle point

37. Convolutional Neural Network

38. 38 Convolutional Neural Network • 이미지 인식에 가장 널리 사용됨 • 일반적으로 convolution layer, pooling layer, fully- connected layer로 구성 • Parameter(weight) sharing • Convolution과 pooling layer는 feature를 추출하고 fully- connected layer는 어떤 class에 속하는지 판단하는 역할 을 수행 Picture Credit : The Data Science blog

39. 39 CNN의 동작원리 • 이미지를 작은 tile로 나 누고, 작은 network를 통 해 tile에서 특정 feature 를 추출(예: 귀) • Newtork가 다음 tile로 이 동하면서 같은 방법으로 feature를 추출(동일한 weight 사용) • 다른 feature(예: 눈)를 추 출하는 network를 추가 로 만들고 위와 같은 방 법으로 tile을 하나씩 network에 적용 • 추출된 모든 feature들을 잘 조합하여 최종적으로 이미지를 판단

40. 40 Convolution 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 4 3 4 2 4 3 2 3 4 = convolution 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 4 =convolution filter feature map Input or feature map filter feature map Input or feature map • Convolution 연산 : 같은 위치에 있는 숫자끼리 곱한 후 모 두 더함  1x1 + 1x0 + 1x1 + 0x0 + 1x1 + 1x0 + 0x1 + 0x0 + 1x1 = 4 • Filter가 옆으로 이동 후 같은 연산 수행 • 옆으로 모두 이동한 이후에는 아래로 이동 후 같은 연산 수행

41. 41 Convolution Credit : Leonardo’s gitbook

42. 42 Feature Extractor Credit : Adit Deshpande’s blog

43. 43 Feature Extractor Credit : Adit Deshpande’s blog

44. 44 Convolution (Multi Channel, Many Filters) 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 -1 0 0 0 1 0 0 0 -1 0 -1 0 -1 1 -1 0 -1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 -1 0 -1 0 1 0 0 0 -1 0 -1 0 -1 1 0 0 -1 0 1 0 1 0 -1 0 1 0 1 1 -1 1 0 -1 -1 3 1 0 3 0 1 -2 0 2 0 2 3 = convolution Input channel : 3 Output channel : 2# of filters : 2

45. 45 Convolution (Multi Channel, Many Filters) 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 -1 0 0 0 1 0 0 0 -1 0 -1 0 -1 1 -1 0 -1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 3 0 1 -2 0 2 0 2 3 1 -1 1 0 -1 -1 3 1 0 -1 0 -1 0 1 0 -1 0 -1 0 1 0 -1 -1 0 0 1 0 1 0 1 0 -1 0 1 0 1 Input channel : 3 Output channel : 2 # of filters : 2 convolution convolution convolution convolution convolution convolution

46. 46 Visualization of a Convolution Layer Picture Credit : fundamentals of deep learning by Nikhil

47. 47 ReLU 3 0 1 -2 0 2 0 2 3 1 -1 1 0 -1 -1 3 1 0 𝑓 3 0 1 0 0 2 0 2 3 𝑓 1 0 1 0 0 0 3 1 0 ReLU ReLU

48. 48 Pooling Layer • Max pooling을 많이 사용함

49. 49 2x2 Max Pooling with Stride=1 3 0 1 0 0 2 0 2 3 1 0 1 0 0 0 3 1 0 3 2 2 3 1 1 3 1 max pooling max pooling

50. 50 Fully-Connected Layer 3 2 2 3 1 1 3 1 3 2 2 3 1 1 3 1 2 1 softmax 0.8 0.2 Cat Dog

51. 51 Convolutional Neural Network • 하위 layer에서는 선, 곡선, 색과 같은 feature들을 추출, 상 위 layer로 갈수록 점점 추상화된 feature 생성

52. 52 Large Scale Image Classification • ImageNet  Over 15 • ImageNet  Over 15 million labeled high- resolution images  Roughly 22,000 categories  Collected from the web  Labeled by human labelers using Amazon’s Mechanical Turk crowd- sourcing tool • ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)  Uses a subset of ImageNet  1,000 categories  1.2 million training images  50,000 validation images  150,000 test images  Report two error rates:  Top-1 and top-5

53. 53 ImageNet Classification Results <2012 Result> • Krizhevsky et al. – 16.4% error(top-5) • Next best (non-convnet) – 26.2% error <2013 Result> • All rankers use deep learning(Convnet) Revolution of Depth! AlexNet

54. 54 AlexNet(2012 winner) • 7 hidden layers, 650,000 neurons, 60M parameters • 2대의 GPU로 1주일간 학습진행 “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks “

55. 55 AlexNet Result “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks “

56. 56 GoogLeNet(2014 winner) • Inception modul을 반복하여 사용 • 1x1 convolution을 사용하여 channel 수를 조절 • Fully connected layer 대신 global average pooling 사용 • 5M parameters, 1.5B operations/evaluation Inception module “Going Deeper With Convolutions”

57. 57 VGG(2nd place in 2014) • 3x3 filter만 반복해서 사용 • Why??  Convolution filter를 stack하면 더 큰 receptive field를 가질 수 있음  2개의 3x3 filter = 5x5 filter  3개의 3x3 filter = 7x7 filter  Parameter수는 큰 filter 사용하는 경우에 비하여 감소  regularization 효과 “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”

58. 58 Inception-v3 • Factorization of filters “Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision”

59. 59 Residual Net(2015 winner) • Revolution of Depth “Deep Residual Learning for Image Recognition”

60. 60 ResNet • Layer수가 많을수록 항상 좋을까? • 56개의 layer를 사용하는 경우가 20개의 layer를 사용하는 경우에 비해 training error가 더 큰 결과가 나옴 “Deep Residual Learning for Image Recognition”

61. 61 ResNet • 더 deep한 model은 training error가 더 낮아야 함  Shallow model의 parameter를 deeper model에 copy  Extra layers가 identity function의 역할 만 해도 동일한 결과가 나올 수 있음 • Deep한 model은 optimization이 쉽 지 않다는 것을 발견(identity도 힘들 다) A shallower model (18 layers) A deeper model (34 layers) “Deep Residual Learning for Image Recognition”

62. 62 Deep Residual Learning • Identity는 그대로 상위 layer로 전달하고, 나머지 부분만 학습 “Deep Residual Learning for Image Recognition”

63. 63 ResNet Result • ImageNet experiments “Deep Residual Learning for Image Recognition”

64. 64 Inception-ResNet • Inception + ResNet “Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning”

65. 65 ILSVRC 2016 Result

66. 66 Tensorflow를 이용한 구현 • Tensorflow  Google에서 개발, 2015년 11월에 open source로 공개된 딥러닝 framework  Python기반, computational graph를 이용(theano와 비슷함)  CPU, GPU, multi-GPU를 모두 지원  https://tensorflow.org

67. 67 Tensorflow 동작 개념 • 어떤 구슬을 넣을 것인지 : variable, placeholder 선언  a = tf.placeholder(“float”) • 못의 개수, 위치를 선정 : network 설 계  y = tf.mul(a, b) • Insert coin : session 생성  sess = tf.Session() • 구슬을 넣음 : network 실행  sess.run(y, feed_dict={a: 3, b: 3}

68. 68 Global Average Pooling Class Activation Map • Global average pooling을 사용하면, parameter 수를 획기 적으로 줄일 수 있음(CNN parameter의 대부분은 fc layer 에 있음) • Class activation map을 이용하여, 컴퓨터가 각 class를 어 떻게 판단했는지 확인, 해당 class의 대략적 위치도 찾을 수 있음 “Learning Deep Features for Discriminative Localization”

69. 69 Fully Connected Layer 3 2 2 3 1 1 3 1 3 2 2 3 1 1 3 1 2 1 softmax 0.8 0.2 Cat Dog

70. 70 Global Average Pooling 3 2 2 3 1 1 3 1 2.5 1.5 2 1 softmax 0.8 0.2 Cat Dog average average

71. 71 PPMI Dataset • http://ai.stanford.edu/~bangpeng/ppmi.html

72. CNN 응용사례

73. 73 Detection “SSD: Single Shot MultiBox Detector

74. 74 Segmentation “Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

75. 75 Super Resolution “Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution”

76. 76 Texture Synthesis “Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks”

77. 77 Artistic Style Transfer “Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks”

78. 78 Image Captioning

79. 79 Visual QnA Q: What is the boy holding? DPPnet: surfboard DPPnet: bat Q: What is the animal doing? DPPnet: resting (relaxing) DPPnet: swimming (fishing) “Image Question Answering using Convolutional Neural Network with Dynamic Parameter Prediction”

80. 80 Generative Adversarial Network “StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks ”

81. 81 Autonomous Driving

82. 결론

83. 83 Summary & Conclusion • 지능의 핵심은 학습이고, 기계학습은 사람의 학습과정을 모방하여 만들어졌다 • 기계학습(딥러닝)은 기계가 스스로 프로그램을 만들어내는 과정이다 • 기계학습(딥러닝)을 이용하면, 비슷한 유형의 문제의 경우 새로 network를 만들지 않고 data만 바꿔주면 그에 맞는 학습이 진행되어 문제를 풀 수 있다는 장점이 있다 • 딥러닝의 발달로 인하여 수많은 분야에서 딥러닝을 활용 하여 놀라운 성과를 얻어내고 있다 • 딥러닝을 이용하면 전문지식을 갖추지 않아도 그와 관련 된 많은 문제들을 해결할 수 있다

84. 84 인공지능, 딥러닝은 만능? • 동유럽국가 몬테네그로의 수도는 어 디인가? • 바둑판을 1줄씩 늘려서 20x20으로 만 들고 지금 당장 이세돌과 알파고가 대 결한다면? • 의료 data를 분석하여, 수명을 예측해 봅시다  평생 한번도 담배를 안피운 사람  현재 흡연을 하고 있는 사람  과거에 흡연을 했다가 끊은 사람 • 인공지능은 인류의 지능 향상에 도움 이 되는가? • 인공지능의 능력이 커질수록 법적, 도 덕적 문제에 대한 해결이 필요

85. 85 QnA Thank You jwlee@capp.snu.ac.kr

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