인공지능이란 - 머신러닝과 딥러닝의 개념과 차이점

인공지능(Artificial Intelligence)이란?

• 인공지능이란 어떠한 개체가 인간처럼 지적인 활동을 할 수 있도록 컴퓨터에 지능을 부여하는 것을 말한다.
• 스스로 사물을 이해하고 주변 환경을 인식하여 그에 대하여 유연성 있게 반응하고 그 경험에 근거하여 학습할 수 있는 기계다.
• 머신러닝은 인공지능의 한 분야이며, 딥러닝은 머신러닝 모델의 한 종류다.

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머신 러닝(Machine Learning)이란?

• 기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 도와주는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야다.
• 머신러닝은 사람이 일일이 구현하기에는 너무 많은 양의 데이터를 처리할 때 사용할 수 있도록 고안된 방법으로, 컴퓨터를 인간처럼 학습시킴으로써 인간의 도움 없이 컴퓨터 스스로 작업할 수 있게 한다.

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머신러닝의 동작 방식

• 머신러닝에서는 양질의 데이터가 매우 중요한 역할을 하며 양질의 데이터를 많이 보유할수록 보다 높은 성능을 이끌어낼 수 있게 된다.
  1. 일정량 이상의 샘플 데이터를 입력한다.
  2. 입력받은 데이터를 분석하여 일정한 패턴과 규칙을 찾아낸다.
  3. 찾아낸 패턴과 규칙을 가지고 스스로 학습한 후에 이를 기반으로 예측 및 의사결정 등을 수행한다.

 

딥 러닝(Deep Learning)이란?

• 딥러닝이란 인간의 두뇌와 비슷한 모양의 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 머신러닝 학습을 수행하는 것으로 심층학습이라고도 부르며 머신러닝의 한 종류다.
• 기존의 머신러닝에서는 학습하려는 데이터의 여러 특징 중에서 어떤 특징을 추출할 지를 사람이 직접 분석하고 판단해야만 했지만, 딥러닝에서는 기계가 마치 사람처럼 스스로 학습하려는 데이터에서 특징을 추출하여 학습하고 이를 토대로 의사결정이나 예측 등을 수행한다.
• 딥러닝과 머신러닝의 가장 큰 차이점은 바로 기계의 자가 학습 여부다.

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)

http://www.tcpschool.com/deep2018/deep2018_deeplearning_intro

• 인간의 뇌가 가지는 생물학적 특성 중 뉴런의 연결 구조를 본떠 만든 신경망(Neural Network)은 딥러닝의 가장 기본 개념으로, 이러한 신경망을 본떠 만든 네트워크 구조를 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이라고 한다.
• 인공신경망은 데이터가 입력층과 여러 단계의 은닉층을 지나면서 처리되어 최종적으로 출력층을 통해 결과가 도출된다.
• 딥(Deep)이란 시간이 지나면서 축적되는 신경망의 여러 층을 의미하며 신경망의 깊이가 깊어질수록 성능이 향상된다.

 

Reference

• http://www.tcpschool.com/deep2018/intro