[AI] 인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝 차이

Purpose of this Posting

• 인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝의 차이점에 대해 알아봅니다.

Before entering…

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인공지능? 머신러닝? 딥러닝?

21세기에 혜성같이 등장한 알파고…

알파고와 이세돌 기사와의 대국, 그 후 인공지능에 대한 관심을 치솟았습니다.

인공지능에 대한 관심이 치솟음과 동시에 그와 관련된 머신러닝, 딥러닝마저 언급되는 빈도가 매우 늘었습니다.

하지만 여러분들은 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 어느 정도 아시나요?

저 역시도 이 분야에 대해 공부하기 전에는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 익숙하게 듣기만 했지만 정작 각각 무엇인지 설명하지 못했었습니다.

이번 시간에는 이 세 개가 각각 무엇인지 알고자 하는 분들을 위한 포스팅을 적어 내려가도록 하겠습니다.

인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝 관계

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인공지능, 머신러닝, 딥러닝 이 세 개는 어떤 연관이 있기에 같이 묶여서 자주 언급될까요?

이 세 개는 각각 같은 것일까요?

정답은 바로 인공지능 머신러닝, 딥러닝을 포괄하는 개념입니다.

그리고 그 안에서 머신러닝이 딥러닝을 포괄합니다.

정리해보자면 아래 그림과 같은 관계를 갖고 있습니다!

인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝 관계

이렇게 해서 인공지능/머신러닝/딥러닝의 관계를 알아보았으니 첫 번째로 인공지능이란 무엇인지 알아보도록 하겠습니다.

AI (Artificial Intelligence / 인공지능)

인공지능(Artificial Intelligence)은 말 그대로 사람이 만들어낸 지능입니다.

즉, 사람과 같이 스스로 학습하고 추론까지 하는 컴퓨터 시스템을 만들어내는 기술이 인공지능입니다.

인공지능 / 강인공지능 / 약인공지능

인공지능은 위 그림처럼 강인공지능과 약인공지능으로 나뉩니다.

강인공지능은 SF 소설이나, 영화에서 자주 등장하는 로봇에 적용된 시스템입니다.

정확하게는 인간과 다를 게 없는 수준의 지능을 갖는 시스템을 일컫습니다.

약인공지능은 SF 소설 혹은 영화가 아닌 현재 우리가 자주 접하는 시스템입니다.

대표적으로 삼성에는 빅스비, 애플에는 시리가 존재하죠!

이렇게 한 가지 주어진 일을 인간의 지시에 맞게 행동하는 시스템입니다.

인공지능 / 강인공지능 / 약인공지능

Machine Learning (머신 러닝)

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머신러닝(Machine Learning)은 위에서 설명드린 것처럼 인공지능의 하위 분야입니다.

규칙을 일일이 프로그래밍 없이, 데이터에서 자동으로 규칙을 학습하는 알고리즘 연구 분야입니다.

또한 머신러닝은 인공지능에서 지능 구현을 위한 소프트웨어를 담당합니다!

머신러닝 알고리즘은 지도학습과 비지도학습 이 두 가지 학습으로 나눌 수 있습니다.

지도 학습과 비지도 학습과의 차이를 비교하며 알아가시는 것이 좋을 것 같아 두 학습을 비교하며 알아보실 수 있도록 표와 사진을 이용하도록 하겠습니다.

지도 학습(Supervised Learning)	비지도 학습(Unsupervised Learning)
학습 시킬 때 정답이 존재하는 데이터를 활용합니다.	학습 시킬 때 정답이 존재하지 않는 데이터를 활용합니다.
입력 데이터와 출력 데이터가 존재합니다.	입력 데이터가 존재합니다.
학습 종류 : 분류(Classification), 회귀(Regression)	학습 종류 : 군집화(Clustering)

Deep Learning (딥러닝)

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딥러닝(Deep Learning) 은 머신러닝의 많은 알고리즘에서 인공 신경망을 토대로 한 방법들을 딥러닝이라고 합니다.

딥러닝의 대표적인 라이브러리에는 TensorFlow, Pytorch가 존재합니다.

딥러닝이 인공 신경망을 토대로 한 방법이라는 것을 이해시켜드리기 위해서는 딥러닝 학습 과정에 대해 아시면 납득이 가실 거라 생각됩니다.

인공 신경망의 구조 예시

딥러닝 학습 과정의 예시를 그림으로 그려보면 위 그림처럼 그려볼 수 있습니다!

그렇다면 인간이 자극, 즉 정보가 들어왔을 때 판단하는 과정은 어떨까요?

인간의 자극 판단 과정

두 과정이 매우 유사하다는 것을 그림으로 보시면 조금 더 납득이 되실꺼라 생각됩니다!

위 예시와 같은 학습 과정을 거친 것이 대표적으로 이세돌 기사와 대국을 치른 알파고가 있습니다!

알파고 역시 인공신경망을 통해 학습을 거친 프로그램인 것이죠…

Conclusion

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이렇게 해서 인공지능/머신러닝/딥러닝 이 세 개의 연관성부터 시작해서 딥러닝까지 알아보았습니다.

아무래도 제가 인공지능 분야를 공부하게 된지 오래되지 않았고 최대한 쉽게 설명하려다 보니 많이 부족한 점이 있는 것 같습니다.

하지만 부족한만큼 성장할 수 있는 정도가 더 많다는 것이니 앞으로 관련 포스팅을 올릴 때마다 기대해주셔도 좋습니다!

이 글에서 부족한 부분은 앞으로의 포스팅에서 계속해서 채워나갈 것입니다!

글을 읽어주셔서 감사하다는 말씀드리면 글을 마무리하도록 하겠습니다!

감사합니다!