<됐고,핵심만>_딥러닝과 머신러닝의 차이
분석할 데이터를 수동으로 확보하느냐 자동으로 확보하느냐
1. 개념 순서 : 인공지능(AI) > 머신러닝(기계학습) > 딥러닝(심층학습)
• 개념 순서를 좀더 쉽게 설명한다면
‘마블’(인공지능)은 가장 넓은 의미이며, 그 안에 '어벤저스'(머신러닝)을 포함한다. 그리고 인간형 로봇의 하나로 ‘아이언맨’(딥러닝)이 있다. 다만 ‘우주소년 아톰’이 특별한 존재라서 인간형 로봇이 주목받고, 세계도급격하게 발달한 것이다.
2. 정의
• AI : 인간과 같은 지능을 실현하려는 기술(예. 기계의 지능화)
• 머신러닝 : AI의 한 종류. 학습을 통해 특정 업무를 실행할 수 있는 AI. 학습할 때는 주로 사람이 특징(집중할 곳)을 정의 → 주로 사람이 데이터 제공
• 딥러닝 : 머신러닝의 한 종류. 인간 뇌의 신경세포(뉴런)를 따라한 학습법에서 발전. 주로 기계가 특징을 자동으로 정의 → 알아서 데이터 확보 → 컴퓨터 고성능 필요
예를 들어 이미지 인식에서 ‘하얀 강아지’인지 ‘검은 강아지’인지 식별해야할 때, 기존 머신러닝의 경우 ‘색상’을 주목할 곳으로 설정하지 않으면, 사람이 가르쳐줘야만 정확도를 높일 수 있었다.
하지만 딥러닝의 경우 ‘하얀 강아지’와 ‘검은 강아지’의 사진 여러장을 넘겨주면 과제의 ‘주목할 부분’이 ‘색’이라는 것을 '스스로 이해'할 수 있다.
(참고로 딥러닝 이외의 현대적인 머신러닝 방식에서도 ‘특징’을 발견할 수 있다.)
3. '머신 러닝'이 가능하다는 말
• 주어진 데이터로 기능을 수행하고, 시간이 지남에 따라 그 기능이 점차 향상됨을 의미
• 예를 들어 "어두워"라고 말할 때마다 불이 켜지는 손전등이 '어둠'이라는 단어가 포함된 다른 구절을 인식
4. 딥 러닝은 인간과 가장 유사한 인공 지능을 구동
• 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 지능적인 결정을 내릴 수 있는 '인공 신경망'을 만듬
