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Q. 머신러닝을 정의해보세요.
A. 머신러닝이란 인공지능의 하위 분야로, 데이터와 알고리즘을 이용해 사람이 학습하는 방식과 유사하게 컴퓨터도 학습하게 만드는 것을 말합니다. -
Q. 머신러닝와 인공지능의 차이는 무엇이라고 생각해요?
A. 머신러닝은 인공지능의 하위 분야입니다. 인공지능은 기계가 사람처럼 생각하고 생활에 접목을 하는 모든 영역을 말한다면, 머신러닝은 그 중에서도 데이터와 알고리즘을 이용해 패턴 파악과 정답 유추를 하는 부분을 말한다고 생각합니다. -
Q. 딥러닝과 머신러닝의 차이는 무엇이라고 생각해요?
A. 딥러닝은 머신러닝에 포함되는 영역입니다. 머신러닝은 데이터와 알고리즘을 이용해 기계가 학습하는 것을 말한다면, 딥러닝은 그 알고리즘들 중에서도 뉴럴네트워크를 이용해 더 고차원의 데이터와 변수를 다루는데 능한 영역이라고 생각합니다.
머신러닝에 제대로 들어가기 전에 머신러닝의 정의부터 한번 보자.
IBM : Machine Learning is a branch of artificial intellgience and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy.
머신러닝은 인공지능과 컴퓨터과학의 한 분야로써, 데이터와 알고리즘을 이용해 사람이 학습하는 과정을 따라해 점차 정확도를 높여가게 만드는 분야를 말합니다.
Google : Machine Learning is a subset of artificial intelligence that enables a system to automatically learn and improve using neural networks and deep learning, without being explicitly programmed, by feeding it large amounts of data.
머신러닝은 인공지능의 하위 집합으로, 많은 양의 데이터를 제공하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고 신경망과 딥러닝을 사용하여 시스템이 자율적으로 학습하고 개선할 수 있게 해줍니다.
인공지능하면 떠오르는 대표적인 기업 구글과 IBM 의 정의를 홈페이지에서 가져온 것이다. 개인적인 견해로는 IBM 의 정의가 조금 더 머신러닝에 알맞고 구글의 정의는 딥러닝에 더 치중된 면이 보인다.
머신러닝을 정의하라하면 IBM 의 정의와 매우 유사하게 할 것 같다.
- Q. 머신러닝을 정의해보세요.
A. 머신러닝이란, 인공지능과 컴퓨터과학의 하위 분야로, 데이터와 알고리즘을 이용해 사람이 학습하는 방식과 유사하게 컴퓨터도 학습하게 만드는 것을 말합니다.
막상 위와 같이 말하니까 머신러닝보다 더 큰 범위인 인공지능의 정의를 말한 것 같아 둘의 차이를 검색해보았다.
일단 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝
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인공지능 : 사람이 생각하는 방식을 따라하고 생활에 접목하는 영역 전체를 인공지능이라 한다.
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머신러닝 : 인공지능 중에서도 알고리즘과 데이터를 이용한 패턴 파악, 답 유출 등을 다루는 분야를 머신러닝이라 한다.
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딥러닝 : 머신러닝 중에서도 심층 뉴럴네트워크를 이용해 고차원의 데이터 및 관계를 파악하는 분야를 딥러닝이라 한다.
써놓으니까 내가 정의한 머신러닝은 머신러닝과 인공지능을 아우르는 듯한 정의 같기도 하다. 그래도 질문을 한다면 저렇게 대답을 할 것 같다.
<출처>
https://www.ibm.com/cloud/learn/machine-learning
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
