인공지능 /  머신러닝 / 딥러닝 개념

 

인공지능 (Artificial Intelligence) 머신러닝 (Machine Learning), 딥러닝 (Deep Learning) 개념에 대해서 살펴본다.

 

 

 

[인공지능 (Artificial Intelligence)]

인간의 지능으로 있는 사고, 학습, 자기 개발 컴퓨터가 대체할 있도록 하는 방법을 연구하는 분야이다.

 

 

[머신러닝 (Machine Learning)]

사람이 학습하듯 컴퓨터에게 사람이 데이터를 입력시켜 학습을 시키는 방식으로, AI 정확한 결과를 예측 있도록 제공된 학습 데이터를 다양한 알고리즘을 통하여 스스로 학습한다. 머신러닝은 정해진 명령보다 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어 내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식으로 모델을 구축함으로써 입력하지 않은 정보에 대해서다 판단이나 결정을 있게 된다.

 

머신러닝은 현재 많은 분야에서 활용되고 있으며 문자 인식, 안면 인식, 자동 번역, 챗봇 등의 자연어 처리 분야와, 음성 인식, 필기 인식, 텍스트 마이닝, 스팸 필터, 추천 시스템 등의 정보 검색 엔진, 유전자 분석, 단백질 분류 다양한 곳에서 사용되고 있다.

 

 

[딥러닝 (Deep Learning)]

 머신러닝에서 발전된 형태로 사람이 학습할 데이터를 입력하지 않아도 스스로 학습하고 예측한다. 이러한 모델은 인간의 신경망을 본딴 인공 신경망에서 발전한 것이다. 딥러닝은 머신러닝 기법인 Feature Learning (또는 Representation Learning) 하나 이다. 딥러닝은 인공신경망에서 발전한 심층신경망 (Deep Neural Network, DNN)인데, 여러 신경들이 다음 신경에 신호를 전달하는 방식의 모델이기에 딥러닝을 계층적 Feature Learning (또는 Representation Learning)라고 부른다.

 

딥러닝의 가장 대표적인 예가 2016 이세돌 9단과 바둑 대결을 펼쳤던 구글의 알파고이다. 당시 알파고는 바둑 기보를 보고 스스로 바둑 전략을 학습했다.

 

 

페이스북은 딥러닝 기술을 적용해 2014 딥페이스라는 얼굴 인식 알고리즘을 개발했다.

 

이외에도 MS, IBM 많은 테크기업들이 딥러닝을 적용한 제품을 만들었다.

 

 

위에 정의된 내용으로 동물을 판단하는 방법을 살펴보자. 머신러닝의 경우 개의 특징을 추출하는 것은 사람이 하며, 추출된 특징을 학습하여 고양이인지, 개인지 판단하는 것은 기계가 한다. 반면 딥러닝은 특징을 추출하고 학습하는 모든 과정을 기계가 한다.

 

2020-03-07/ Sungwook Kang / http://sungwookkang.com

 

 

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