AI의 혁신을 두 가지 개념으로, 즉 딥러닝과 머신러닝으로 요약이 됩니다.
하지만, 2가지 개념을 명확하게 이해하기 어려운 부분이 있어 글을 작성하게 되었습니다.

딥러닝 ⊂ 머신러닝 ⊂ 인공지능 포함관계로 한 번에 설명될 수 있습니다.

그렇다면 조금 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.

인공지능이란?

• 인공지능은 학습, 추론, 능력, 패턴 인식등과 같이 인간의 진으과 관련된 능력을 구현한 컴퓨터 공학 분야이며, 기계를 인간과 비슷한 지능으로 구현하는 것 입니다.

• 기존 알고리즘은 사람이 직접 데이터를 정의하는 반면, AI 알고리즘은 자체적으로 시스템을 구착할 수 있습니다.

머신러닝이란?

• 인공지능의 포함되는 하위의 개념입니다.

• 머신러닝은 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터의 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야 입니다.

• 사람이 학습할 데이터를 직접 제공하지만, 알고리즘을 통해 일일이 명시하지 않은 동작도 학습하고 실행하는 특징이 있습니다.

딥러닝이란?

• 인간의 뉴런을 모방하여 인공신경망을 사용해 학습을 하는 과정입니다.

• 머신러닝에 포함되는 하위의 개념이며, 인공신경망을 통해 머신러닝 학습을 수행합니다.

• 그로인해, 사람이 학습할 데이터를 직접 제공하지 않아도 스스로 학습하고 예측하는 특징이 있습니다.

차이점은?

• 머신러닝
  • 인공지능(AI)를 구현하는 구체적인 접근 방식
  • 학습하는 데이터를 수동으로 제공해줘야 함
• 딥러닝
  • 머신러닝의 학습 방법 중 하나인 인공신경망을 사용하는 기술
  • 데이터를 스스로 학습할 수 있음