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인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등... 처음 접하면 무엇이 무엇인지, 단어를 혼용하기 쉽다.

머신러닝을 시작하기에 앞서 간략하게 단어의 개념을 정리해보겠다.




인공지능(AI)이란?


인간의 학습 능력을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술.

사람이 코딩을 한 내용대로 수행되는 것이 아니라, 시스템 스스로가 학습을 하고 이해하고 사고하도록 만든 기술.


사람이 프로그램을 만들면,

input  -> 함수 f(x) -> output

함수 부분(프로그램)을 사람이 구현하게 된다.


반면 인공지능은

input -> 학습 -> output

위에서 사람이 직접 짰던 함수 부분을 인공지능 시스템이 스스로 학습하고, 결과를 내뱉어 주는 것이다.



인공지능, 머신러닝, 딥러닝 이런 부류 중 가장 포괄적이고 큰 개념이다.




머신러닝이란?


이 것 때문에 런닝머신이란 말 할 때마다 헷갈려서 자꾸 생각하고 말해야 됨


"데이터들을 이용해서 모델을 뽑아낸다."


input -> 학습 -> output

데이터들을 -> 학습(분석/분류)해서 -> 모델(결과물)을 뽑아낸다.


학습(데이터 분석/분류)은 시스템이 해준다.

머신러닝은 인공지능의 한 분류인 것이다.



사람은 학습에 필요한 각종 데이터들을 시스템에게 주고, (그리고 어떤 방법으로 학습 시킬지 알고리즘을 정해주고)

시스템이 분석해서 결과물(모델)을 만들어주면, 

사람이 결과물을 보면서 input을 조절해주면 되는 것이 바로 머신러닝이다.


우리가 앞으로 머신러닝을 공부하고 적용하면서 해야 할 일은 

뭔 알고리즘을 써서 잘 학습시킬지와,

결과가 어떻게 나와야 좋은 모델인 것인지 계속해서 실험해보는 것이다.



딥러닝이란?


인간의 두뇌의 구조를 수학적으로 표현해서 만든 기술이다.

인간의 뇌처럼 뇌의 뉴런, 신경망 등 뇌의 움직임을 본따서 만든 것이다.


머신러닝 기반 안에서 만들어진 기술의 한 종류이다.

머신러닝에는 SVC(서포트 벡터 머신), Dicision Tree(의사결정 트리), Random Forest 등 여러 알고리즘이 있는데,

딥러닝 또한 그런 알고리즘 중 하나이다.


요구르트 브랜드 중에 야구르트가 유명해서 모든 요구르트를 야구르트로 부른 것 처럼,

최근 알파고로 인해 인공지능의 한 획을 그은 딥러닝도 머신러닝과 구별없이 불리는 것 같다.


이미지 처리할 때도 유용한 알고리즘이다.


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