딥러닝, 머신러닝과 인공지능 용어 개념 정리

머신러닝(Machine Learning)

• 컴퓨터 프로그램에 대량의 데이터를 제공, 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 패턴을 학습하고 결정을 내리도록 하는 인공지능의 한 분야.

딥러닝 (Deep Learning)

• 머신러닝의 한 종류로, 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기술.
• 주로 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식과 같은 영역에서 탁월한 성과를 보여준다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)

• 인간의 학습과 의사결정 능력을 기계나 컴퓨터 시스템에 모방하려는 분야를 의미한다.

• 인공지능은 컴퓨터가 인간과 비슷한 지능을 가지고 학습하고 추론하며 문제를 해결하는 능력을 가질 수 있도록 하는 기술이나 기술 집합을 포괄한다.

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범주는 어디가 더 포괄적인 것인지?

• 딥러닝은 머신러닝의 일부로 간주, 딥러닝은 머신러닝 알고리즘 중 하나이다.
• 반면 머신러닝은 인공지능의 하위 분야이다.

결론

• 인공지능: 인간의 학습과 추론 능력을 모방하는 모든 기술

• 머신러닝: 데이터를 기반으로 패턴을 학습하는 머신러닝 알고리즘과 딥러닝이 그 일부에 해당.

• 인공지능과 머신러닝은 서로 연관성이 있지만 같은 용어는 아니다.

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딥러닝과 머신러닝의 차이는?

1. 머신러닝 (Machine Learning)

: 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 학습하고, 경험을 쌓아 점진적으로 성능을 개선하는 방법론이다.

• 이때 컴퓨터 시스템은 데이터를 분석하고 패턴을 파악하여 일반화된 모델을 생성합니다.
• 머신러닝은 다양한 알고리즘과 기술들을 사용하여 데이터를 분류(Classification), 회귀(Regression), 군집(Clustering) 등의 작업을 수행합니다. 이러한 알고리즘에는 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등이 포함됩니다.

2. 딥러닝(Deep Learning)

: 머신러닝의 한 분야로서, 인공신경망을 사용하여 데이터를 학습하고 특징을 추출하는 기술.

• 딥러닝은 다양한 층(layer)으로 구성된 신경망을 사용하여 높은 수준의 추상적인 특징을 학습하고, 이를 통해 데이터의 복잡한 패턴을 인지합니다.
• 이를 통해 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 고수준의 인공지능 작업을 수행할 수 있습니다.

요약

딥러닝과 머신러닝의 주요 차이점은 모델의 복잡성과 학습 방법에 있습니다.

• 딥러닝은 다층 구조🙄로 이루어진 신경망을 사용하여 높은 수준의 특징을 학습하고, 이를 통해 복잡한 데이터를 처리합니다.

• 반면 머신러닝은 주로 사전에 정의된 특징을 사용하거나, 상대적으로 더 간단한 모델을 사용하여 데이터를 처리합니다.

• 딥러닝은 머신러닝에 비해 더 많은 데이터와 연산 능력이 필요하지만, 더 높은 정확도와 성능을 제공할 수 있습니다.

  • 하지만, 문제의 복잡성과 데이터의 양에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요하며, 머신러닝과 딥러닝은 서로 보완적으로 사용되기도 합니다. 따라서 문제의 성격과 요구사항에 따라 머신러닝과 딥러닝을 선택하여 사용합니다.

딥러닝의 다층 구조?🙄

딥러닝의 다층 구조 모델은 인공신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류로, 여러 개의 뉴런 층(layer)을 순차적으로 쌓아서 구성된 모델을 말합니다. 이러한 구조로 인공신경망을 여러 층으로 깊게 쌓아서 "깊은" 신경망이라는 의미로 "딥러닝"이라는 용어가 사용되었습니다.

딥러닝의 다층 구조 모델은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 그리고 출력층(Output Layer)으로 구성됩니다. 각 층은 여러 개의 뉴런 또는 노드로 이루어져 있습니다.

(1) 입력층(Input Layer)

: 외부에서 데이터를 입력받는 층으로, 신경망의 첫 번째 층입니다. 데이터가 이 층으로 들어가게 되면, 이후의 은닉층으로 전달됩니다.

(2) 은닉층(Hidden Layer)

: 입력층과 출력층 사이에 있는 중간 층으로, 여러 개의 은닉층이 존재할 수 있습니다.

• 은닉층은 입력 데이터를 여러 개의 뉴런으로 전달하고, 뉴런들은 입력값에 가중치와 편향을 곱한 뒤 활성화 함수를 통해 출력값을 계산합니다. 은닉층을 거치면서 신경망은 데이터의 특징을 추출하고 학습합니다.

(3) 출력층(Output Layer)

: 최종적으로 신경망이 출력하는 층으로, 은닉층을 거친 결과를 최종 출력값으로 변환합니다. 예를 들어, 이미지가 고양이인지 강아지인지 분류하는 문제에서, 출력층은 "고양이"에 대한 확률과 "강아지"에 대한 확률을 출력할 수 있습니다.

이렇게 다층 구조를 가진 딥러닝 모델은 여러 은닉층을 거치면서 점차 더 복잡한 특징과 패턴을 학습하게 됩니다.
이러한 학습과정은 컴퓨터가 데이터에서 자동으로 특징을 추출하고 패턴을 인지하여 높은 수준의 문제 해결 능력을 갖추게 해줍니다.
딥러닝의 다층 구조 모델은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하며 현대 인공지능 기술의 핵심을 이루고 있습니다.