AI가 화두에 오르면서
어려운 용어들이 많이 나오고 있죠?
오늘 제가 머신러닝과 딥러닝이
어떤 차이를 가지고 있는지
쉽게 알려드릴게요!
용어부터 알려드릴게요
줄여서 AI, ML, DL
이렇게 많이 부르고 있어요
AI = 인공지능
Artificial Intelligence
ML = 기계학습
Machine Learning
DL = 심층학습
Deep Learning
AI는 영화나 드라마에서도 많이 보셨겠지만
사람처럼 말하고 사람처럼 행동하는 걸
목표로 인공적으로 지능을 개발하는 거예요
ML은 한국어로 번역하면
기계학습이지만 기계학습이라는 표현보다는
영어 발음 그 자체로
머신 러닝이라는 표현으로 많이 사용하고 있습니다
말 그대로 기계가 학습하는 것이라고
이해하시면 됩니다
DL도 마찬가지로
번역하면 심층학습이지만
오히려 번역한 말이 더 어색하고
어렵게 느껴질 정도로
딥러닝이라는 말이 더 많이 사용되고 있죠
조금 더 심화된 학습이라고
일단 이해하고 계시면 됩니다
인공지능에 대해 조금 더 설명드릴게요
인간의 학습능력, 추론 능력 등을
컴퓨터를 통해 구현하는 포괄적인 개념이에요
하지만 개념의 범위를 두고
전문가들 별로 정의하는 게 조금씩 다르긴 합니다
1. 지능 뿐 아니라 본체까지 모든 것
어떤 전문가는 인간의 지능을
구현하는 것뿐만 아니라
실제로 동작할 수 있는 로봇 등의 범위까지
포함해서 모든 것이라고
보는 사람도 있고요
2. 지능까지만
어떤 전문가는 인간의 지능을 구현하는
범위까지만 한정해서 보는 사람도 있어요
저는 개인적으로
요즘의 추세는 전자를 지향하는 것이 아닐까
생각됩니다
자율주행차를 예로 들어봐도
인공지능의 범위는 로직에서 국한된 것이 아니라
실제로 어떻게 차가 주행하는지
시뮬레이션 하고 수행되는 범위까지
바라보고 있으니깐요 ㅎㅎ
그러면 머신러닝과 딥러닝의 차이는?
일단 이 둘은
인공지능을 실현하는 하나의 수단이라고
생각됩니다
머신러닝이 조금 더 포괄적인 의미로
데이터를 이용하여 데이터의 특성과 패턴을
학습하고 그 결과를 바탕으로 데이터에 대한 값
혹은 분포를 예측하는 폭 넒은 의미라면
딥러닝은 머신러닝에서 사람의 뇌(신경망)를
모방하여 문제를 학습하는 문제 해결 방법이라고
볼 수 있는 거죠
다시 말하면,
딥러닝은 머신 러닝에 속한다
이렇게 보실 수 있습니다
엇, 저는 전혀 다른 거라고 들었는데요?
사실은 이 또한
전문가들 사이에서 의견이 분분한데요
어떤 전문가는 둘의 관계는
차원이 다른 또 다른 기법이라고
표현하기도 해요
하지만 제가 실무 경험을 통해
이해하고 사람들이 받아들이는
관점은 포괄하는 의미라고 봅니다
물론,
알고리즘의 복잡성이나
근간이 되는 사상은 다르긴 해요
그래서 정말 학술적으로
깊이 생각하게 되면
서로 다른 영역으로 볼 수도 있죠
제가 이 부분은
다른 포스팅에서 조금 더
상세히 찬찬히 알려드릴게요
하지만
큰 개념적인 측면에서는
머신러닝 ⊃ 딥러닝
이런 관계라고 이해하셔도 무방하십니다
오늘 이렇게
두 개념의 차이에 대해서
설명드렸는데요
제가 이 블로그에서
빅데이터, 데이터 분석 관련된
정보들을 이렇게 종종 올리려고 해요
그렇지만 아마
심화된 개념 설명은 아닐 것 같고
좀 더 쉽게 맥락을 이해할 수 있는
수준 정도로 올리게 될 것 같습니다
제가 어렵게 수식 보면서 이해하는 것보다
개념적으로 쉽게 이해하는 거 좋아해서요
ㅋㅋㅋㅋ
오늘 포스팅이
조금이나마 아는척하시는 데
도움 될 수 있으면 좋겠어요
ㅎㅎㅎ
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