AI 인공지능 머신러닝 딥러닝 기술 (개요 핵심 요약 정리 간단)

안녕하세요~ 이번에는 AI 인공지능 기술에서 중요한 머신러닝와 딥러닝 기술에 대해서 함께 알아보고자 합니다.

말 자체도 어렵긴 한데요, 또 2가지 용어가 새롭게 나와서 더욱 헷갈리게도 만드는 것 같습니다.

최대한 일반인 관점에서, 아주 쉬운 관점에서 개념과 특징을 알아보면 좋을 것 같습니다.!

 

AI 인공지능이란 ?

AI 는 Artificial Intelligence 의 약자로,
인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 과학기술 입니다.

좀더 세부적으로 말하게 되면, 인간의 지능을 모방해서 작업을 수행할 수  있고,
수집한 정보들을 바탕으로 반복적으로 실행하고, 스스로 개선할 수 있는 시스템이라고 볼 수 있습니다.

또한 우리 실생활에서 'AI 기반 기술' 을 사용하고 있다는 내용을 몇차례 들어보셨을 수 있는데요,
넷플릭스 추천시스템이나 자율주행 자동차 등이 AI 기술의 실생활 예시가 될 수 있습니다.

 

머신러닝 Machine Learning 이란?

인공지능 AI 을 논할때 항시 나오는 얘기가 있습니다.
'머신러닝 Machine Learning' 기술입니다.

AI 머신러닝 Machine Learning 은 우리말로 직역하면 '기계 학습' 입니다.

즉, 보다 완벽한 인공지능 AI 를 구현해나기 위해서, 기계를 학습 시키는 방법에 대해 연구하는 학문 입니다.

최근 인공지능 AI 에 대한 관심도와 수요가 높아지며, 실제로 대학교에서 인공지능 AI 학과가 생겨나기도 했습니다.

 

* 머신러닝 : 기본적으로 알고리즘을 이용해서 데이터를 분석하고, 분석을 통해서 학습하고, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 하는 AI 기술

 

딥러닝 Deep Learning 이란?

인공지능 AI 딥러닝(Deep Learning) 은 머신러닝보다 더 작은 개념으로,
  * 인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝

사람의 뇌와 같이 '인공 신경망' 의 개념을 이용하여 더 뛰어나고 특화된 방법 입니다.


* 딥러닝 : 기존 머신러닝의 경우 데이터의 특징을 사람이 먼저 입력해줘야 하는 제약사항이 있으나,
딥러닝의 경우 특징을 선정하는 것까지 인공신경망을 통해 학습하는 AI 기술 입니다.

 

머신러닝 Machine Learning vs. 딥러닝 Deep Learning 차이점 

인공지능 AI 머신러닝과 딥러닝의 개념을 알아보았는데요,
이 2가지의 차이점은 어떻될까요?

모두 데이터를 분류하는 데에 사용하는 기술이라는 공통점이 있지만,

가장 큰 차이점은 '인간의 개입 여부' 입니다.


AI 머신러닝 기술의 경우 인간이 먼저 데이터를 처리하고 패턴을 추출하여, 수많은 예시들을 만들어 컴퓨터에게 학습을 지키는 작업을 합니다.

이와는 달리 딥러닝의 경우 머신러닝에서 사람이 하던 패턴 추출 작업을 생략/제외하고, 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록, 신경망을 컴퓨터에게 전해주는 것과도 같습니다.

이와 같이 '딥러닝' 은 컴퓨터가 어린 아이로 태어나 여러 경험을 통해 학습을 하는 것과 유사한 방식의 AI 기술입니다.

 

※ 딥러닝 기술은 어떻게 발전해왔을까요?

딥러닝 기술은 약 50년대부터 연구되서 왔습니다. 하지만 당시에는 컴퓨터의 성능이 부족한 점이 기술 발전을 막고 있었습니다.

그러나 2000년 이후 컴퓨터의 성능이 비약적으로 발전하면서 딥러닝 기술도 함께 발전하게 되었습니다.

특히 2012년에는 딥러닝 기술을 이용한 이미지 인식 대회에서 인간의 오차율을 뛰어넘는 성능을 보여주었습니다.

이렇게 딥러닝은 미래를 이끌 수 있는 AI 기술 중 하나로 평을 받고 있습니다.

 

 

이렇게 AI 인공지능 기술 중 중요한 머신러닝와 딥러닝 기술에 대해서 함께 알아보고자 합니다.

 

공부하시는 많은 분들께 작은 도움이 되었으면 좋겠습니다. ^^