입문자를 위한 머신러닝과 딥러닝에 대한 설명

 

 

 

 

4차 산업혁명시대가 다가오면서 꾸준히 대두되어 오고 있는 키워드가 있습니다. 바로 인공지능 AI입니다.

인공지능 내부 개념으로 머신러닝과 딥러닝이 있는데요. 여기에 대한 확실한 개념을 설명드리겠습니다. 그럼 시작해 보겠습니다.

 

간혹 어느 자료에서는 머신러닝과 딥러닝이 동의어라고 설명하기도 합니다. 

그러나 그것들이 같은 의미를 가지지는 않습니다.

 

입문자들이 이해할 수 있도록 최대한 쉽게 이 두 가지를 설명드리도록 하겠습니다.

 

1. 머신러닝이란 무엇인가요?

먼저 머신러닝에 대해서 정의해 볼게요. 머신러닝은 컴퓨터를 자율적으로 가르치는 데 사용되는 모든 방법을 다루는 분야입니다. 

 

이를 통해 컴퓨터는 명시적으로 프로그래밍하지 않도고 학습할 수 있습니다. 자동화 개념하고도 비슷한데요. 이는 머신러닝 알고리즘을 통해 가능합니다. 머신러닝은 소프트웨어에 문제를 제기하고 이에 대한 해결법을 스스로 학습하기 위해 노력합니다. 이를 위해선 대량의 데이터가 필요하죠

 

이는 인간이 학습하는 방식과 유사합니다. 우리는 경험을 가지고 현실 세계의 패턴을 인식한 다음 결론을 도출합니다. "고양이"를 배우려면 동물의 이미지 몇 개를 보고 단어를 들어야 합니다. 그 시점부터 TV, 책, 실생활에서 본 고양이는 모두 고양이였습니다. 컴퓨터는 인간보다 더 많은 예가 필요하지만 비슷한 과정을 통해 학습할 수 있습니다.

 

그들은 세상에 관한 많은 양의 데이터를 읽습니다. 소프트웨어는 자체 결론을 도출하여 모델을 생성합니다. 그런 다음 해당 모델을 새로운 데이터에 적용하여 답변을 제공할 수 있습니다.

 

스스로 학습하는 컴퓨터가 미래의 AI처럼 들리나요? 그렇습니다. 머신러닝은 인공지능(AI)의 중요한 측면입니다.

 

2. 딥러닝이란 무엇인가요?

이제 머신러닝을 이해했으니 딥러닝에 대해서 알아보겠습니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 집합입니다. 컴퓨터를 가르치기 위한 기계 학습방법의 한 유형입니다. 즉 머신러닝의 하위 개념이라고 보시면 됩니다.

 

얕은 학습이라는 개념이 있는데요. 머신러닝은 얕은 학습이나 심층 학습을 통해 수행할 수 있습니다. 얕은 학습은 일련의 알고리즘입니다. 선형 회귀와 로지스틱 회귀는 얕은 학습 알고리즘의 두 가지 예입니다.

 

딥러닝

위에서 설명한 얕은 학습을 하기에는 작업이 너무 복잡할 때 소프트웨어에는 딥러닝이 필요합니다. 둘 이상의 입력이나 출력 또는 여러 레이어를 사용하는 문제에는 딥러닝이 필요합니다.

 

그들은 이를 달성하기 위해 얕은 학습 알고리즘의 "신경망"을 사용합니다. 신경망은 딥러닝을 이해하는 데 중요한 부분이므로 자세히 살펴보겠습니다.

 

신경망

딥러닝은 "신경망"을 사용하여 이러한 복잡한 문제를 해결합니다. 뇌의 뉴런과 마찬가지로 이 모델에는 많은 노드가 있습니다. 각 뉴런 또는 노드는 선형 회귀와 같은 단일 얕은 학습 알고리즘으로 구성됩니다. 각각에는 결합 노드에 공급되는 입력과 출력이 있습니다. 노드의 레이어는 최종 답변에 도달할 때까지 진행됩니다.

 

최종 답을 얻기 위해 신경망이 무엇을 해야 하는지 결정하는 것이 딥러닝의 역할입니다. 신경망을 개선하고 실제 세계에 사용할 준비가 될 때까지 데이터 세트를 계속해서 연습합니다.

 

딥러닝의 가장 매력적인 부분 중 하나는 인간이 신경망의 내부 계층을 프로그래밍할 필요가 없다는 것입니다. 종종 프로그래머는 신경망이 완성된 후 신경망의 "블랙박스"에서는 무슨 일이 일어나고 있는지조차 모릅니다.

 

 

신경망은 얕은 학습 알고리즘의 뉴런으로 구성됩니다.

 

 

3. 머신러닝과 딥러닝

"머신러닝"과 "딥러닝"이라는 용어는 때때로 같은 의미로 사용됩니다. 이것은 잘못된 것이지만 개념에 익숙한 사람이라도 그렇게 할 것입니다. 따라서 AI 커뮤니티에서 상호 작용할 때 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

 

기계 학습 용어

사람들이 대화에서 "머신 러닝"을 사용할 때 그것은 다른 의미를 가질 수 있습니다. 딥러닝의 부분도 머신러닝이라고 지칭해도 문제 될 것이 없다는 말입니다.

 

학습 분야

기계 학습은 연구분야입니다. 국내에서도 그렇고 미국에는 명시적인 기계 학습 학위가 없지만 컴퓨터 과학의 하위 집합으로 간주됩니다.

 

산업

머신러닝은 신흥 산업을 대표합니다. 비즈니스에 관심 있는 사람들은 대개 이런 맥락에서 AI와 머신러닝을 이야기합니다.

 

기술 개념

"머신러닝"이라는 용어는 기술 개념을 나타내기도 합니다. 빅데이터를 활용해 대규모 소프트웨어 문제를 해결하는 접근 방식입니다.

 

기계 학습에 대한 추가 정보

머신러닝은 우리의 삶을 개선하기 위해 점점 더 많은 산업에서 사용될 것입니다. 프로세스에 대한 더 많은 기본 사항을 이해하는 것이 중요합니다.

 

인간보다 똑똑하다

기존 프로그래밍을 사용하면 컴퓨터 프로그래밍하는 사람 수준 정도로만 똑똑합니다. 그러나 기계 학습 방법을 사용하면 컴퓨터가 스스로 패턴을 볼 수 있습니다. 이는 인간이 상상조차 할 수 없는 연결을 만든다는 것을 의미합니다.

 

머신러닝의 부상

최근 머신러닝과 딥러닝에 대한 이야기가 점점 더 많이 들리는 이유는 무엇입니까? 필요한 처리 능력과 데이터가 최근에야 이용가능해졌기 때문입니다. 기계가 학습할 수 있게 해주는 또 다른 요소는 사용 가능한 데이터의 양입니다. 소프트웨어는 신뢰할 수 있는 모델을 구축하기 위해 많은 데이터를 확인해야 합니다. 인터넷과 스마트폰에서 생성된 데이터는 컴퓨터에게 인간을 돕는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

 

과거에는 컴퓨터가 연결을 그리는 데 필요한 많은 양의 데이터를 소비할 수 없었습니다. 이제 그들은 합리적인 시간 내에 모든 데이터를 처리할 수 있습니다.

 

지속적인 개선
ML 알고리즘의 장점 중 하나는 소프트웨어가 더 많은 데이터를 접하면서 계속해서 학습한다는 것입니다. 따라서 팀에서는 소프트웨어가 도움이 될 만큼 충분히 학습한 다음 시스템을 배포할 수 있습니다. 더 많은 실제 작업을 접하면서 계속해서 학습합니다. 새로운 패턴을 발견함에 따라 규칙을 계속해서 개선할 것입니다.