머신러닝 and 딥러닝 비교 이해 | 인공지능 발달과정

머신러닝과 딥러닝은 현재 인공지능 분야에서 가장 주목받고 있는 기술들입니다. 그러나 두 기술의 개념과 차이점을 정확히 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 기본적인 정의와 특징, 그리고 주요 활용 분야에 대해 간단히 알아보겠습니다.

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머신러닝이란?

머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 분석하고 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기법을 연구하는 학문입니다. 머신러닝은 사람이 직접 프로그래밍하지 않아도 컴퓨터가 스스로 패턴을 인식하고 예측하고 의사결정을 할 수 있게 합니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링, 추천 시스템, 음성 인식, 얼굴 인식 등은 머신러닝의 대표적인 응용 사례입니다.

 

머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다.

지도학습

지도학습은 입력 데이터와 출력 데이터(정답)가 함께 주어지고, 컴퓨터가 이를 바탕으로 입력과 출력 사이의 관계를 학습하는 방법입니다. 예를 들어, 고양이와 개의 사진과 레이블이 주어지면 컴퓨터가 사진을 보고 고양이와 개를 구분할 수 있게 합니다. 

알파고 판이나 알파고 리의 경우 기존 기보를 가지고 학습을 하였으므로 지도학습에 의한 것으로 볼 수 있습니다. 알파고에 대한 인공지능 발전은 아래의 글을 참고하세요. 

바둑 알파고 알고리즘 발전 상황 | 알파고 마스터, 알파고 제로

바둑 알파고 알고리즘 발전 상황 | 알파고 마스터, 알파고 제로

비지도학습

비지도학습은 입력 데이터만 주어지고, 컴퓨터가 스스로 데이터의 특징이나 구조를 발견하도록 하는 방법입니다. 예를 들어, 고객들의 구매 이력 데이터가 주어지면 컴퓨터가 고객들을 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누거나, 이상치를 탐지할 수 있게 합니다.

강화학습

강화학습은 입력 데이터와 출력 데이터가 없고, 컴퓨터가 환경과 상호작용하면서 보상이라는 피드백을 받고, 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다. 예를 들어, 체스나 바둑과 같은 게임에서 컴퓨터가 스스로 규칙을 익히고 상대방을 이기는 전략을 학습할 수 있게 합니다. 바로 이런 원리로 개발된 것이 알파고 제로입니다. 알파고 제로는 규칙 자체를 이해하고 스스로 전략을 만들고 스스로 트레이닝을 하면서 최고의 수준을 만들어냈습니다. 이세돌을 이긴 알파고 리 버전을 압도적으로 이긴 알파고 마스터를 100전 100승 할 정도이니 이정도면 바둑의 끝판왕이 되었고, 알파고는 이제 사람의 바둑에 관한 수의 한계를 넘어버렸습니다. 

딥러닝이란?

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망을 이용하여 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기계학습의 한 분야입니다. 딥러닝은 여러 층의 인공신경망을 쌓아서 구성하며, 각 층은 이전 층의 출력을 입력으로 받아서 더 높은 수준의 특징을 추출합니다. 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 딥러닝은 인공지능의 발전에 크게 기여하고 있으며, 딥러닝은 이미지 분류, 이미지 세분화, 오브젝트 인식, 화상 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 미래의 혁신적인 기술과 서비스에도 적용될 가능성이 높습니다.

인공신경망

인공신경망은 인간의 뇌에서 발견되는 신경세포의 구조와 기능을 모방하여 만든 기계학습 모델입니다. 인공신경망은 입력, 은닉, 출력 층으로 구성된 뉴런들의 집합으로, 각 뉴런은 가중치와 활성화 함수를 통해 다른 뉴런과 연결되어 있습니다. 인공신경망은 다양한 문제를 해결하기 위해 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 방법을 적용할 수 있습니다. 인공신경망은 1943년에 처음 제안되었으며, 1958년에 퍼셉트론이라는 선형 분류기가 개발되었습니다. 이후에 다층 퍼셉트론, 오차역전파법, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 딥러닝 등의 발전을 거쳐 현재까지 연구되고 있습니다.

머신러닝과 딥러닝의 관계

머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측하거나 판단하는 능력을 갖추기 위한 기술입니다.

머신러닝은 다양한 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 학습한 내용에 따라 정보에 근거한 결정을 내리는 방식입니다.

 

딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인공신경망이라는 계층적인 구조를 사용하여 데이터의 복잡한 특징이나 패턴을 추출하고, 인간의 사고 방식과 유사하게 학습하고 지능적인 결정을 내리는 방식입니다.

 

머신러닝과 딥러닝의 관계를 이해하기 위해서는 인공신경망에 대한 개념을 알아야 합니다. 인공신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받아 만든 컴퓨팅 모델로, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 입력층은 외부로부터 데이터를 받아들이고, 은닉층은 입력층에서 받은 데이터를 처리하고, 출력층은 은닉층에서 처리한 결과를 외부로 내보냅니다. 각 층은 여러 개의 노드로 이루어져 있으며, 노드는 서로 가중치를 갖는 연결로 연결되어 있습니다. 가중치는 노드 사이의 정보 전달의 강도를 나타내며, 학습 과정에서 조정됩니다.

 

딥러닝은 인공신경망을 깊게 쌓아서 만든 모델입니다. 즉, 은닉층이 여러 개인 인공신경망입니다. 딥러닝은 은닉층이 많아짐에 따라 데이터의 고차원적인 특징이나 의미를 학습할 수 있으며, 더 정확하고 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다.

 

따라서 머신러닝과 딥러닝의 관계는 다음과 같이 요약할 수 있습니다

• 머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측하거나 판단하는 능력을 갖추기 위한 기술이다.
• 머신러닝은 다양한 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 학습한 내용에 따라 정보에 근거한 결정을 내리는 방식이다.
• 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인공신경망이라는 계층적인 구조를 사용하여 데이터의 복잡한 특징이나 패턴을 추출하고, 인간의 사고방식과 유사하게 학습하고 지능적인 결정을 내리는 방식이다.
• 딥러닝은 은닉층이 여러 개인 인공신경망이다.

전체적으로 살펴보면 인공지능이라는 큰 분야 안에, 머신러닝이 존재하고, 머신러닝 안에 딥러닝이 존재한다고 보면 됩니다. 

출처 : http://www.arnetminer.org/ai-history