🤔 궁금해!

• 인공지능은 빅데이터를 토대로 만들어진 결과물을 통해 예측 가능한 무언가를 만들어 내는 것이 목표.
• 넘쳐나는 빅데이터를 다룰 수 있는 기업은 이를 충분히 활용하지만 그렇지 못한 기업들은 이 엄청난 크기에 크게 당황하곤 함 -> 이를 해결하기 위해 등장한 것이 인공지능.
• 그렇다면 대체 인공지능이 어떤 기능을 하기에 빅데이터를 다룰 수 있는 것일까?

인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란?

• 인공지능이란 머신러닝, 딥러닝을 포함하는 말이다.
  AI를 정의할 수 있는 단일단어는 없으며, AI는 기계에 부여할 수 있는 "능력"이라고 말할 수 있다.
  • 데이터 이해 및 해석
  • 데이터를 학습
  • 데이터에서 가져온 통찰력과 패턴을 기반으로 '지능적인' 의사결정 시행
• 그렇다면 머신러닝과 딥러닝은 무엇일까?

머신러닝(Machine Learning)이란?

• 한글로 쉽게 풀어쓰면 기계학습으로, 기계가 학습을 통해 발전한다는 것.

일반적인 프로그래밍은 특정한 프로그램을 만들어 데이터를 처리하고 내보내 결과를 만들어 낸다.
이와 반대로 머신러닝은 전통적인 프로그래밍으로는 접근하기 어려운 여러 다양한 유형의 데이터들(ex. 글, 이미지, 동영상 등등의 비정형데이터)을 이용하여 기계에 학습시켜 특정한 결과물(규칙, 아이디어 등)을 만들어낸다.

• 기계학습을 위한 방법
  
  • 지도 학습(Supervised Learning)
  • 비지도 학습(Unsupervised Learning)
  • 강화 학습(Reinforcement Learning)

기계가 충분히 학습을 하고 난 이후에 머신러닝모델(ML model)이 준비되면 그 모델을 테스트하게 되고 안정성과 정확성을 충분히 테스트하고 난 이후에 프로덕션 모드로 제대로 쓰이게 된다.

머신러닝

딥러닝(Deep Learning)이란?

머신러닝 기법 중 하나로 말 그대로 기계를 "심화학습"시키는 것을 의미한다.

머신러닝 모델은 학습을 통해 점차적으로 향상되지만, 이러한 AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야한다. 그러나 딥러닝 모델을 사용하면 알고리즘이 머신러닝으로 쌓아올린 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단할 수 있습니다.

인간의 신경망 원리를 모방한 인공신경망을 통해 사람의 도움없이 기계가 스스로 학습하고 판단을 내린다는 것이 가장 큰 특징이다.

위 사진을 보면 알 수 있듯이 머신러닝은 사람이 동물의 특징을 분류하여 어떤 동물인지 알 수 있도록 학습시켜야하는데 딥러닝은 단순 사진만을 보고 기계가 인공신경망을 통해 스스로 학습하여 어떤 동물인지 분류하게 된다.

그렇다면 왜 심화학습이 필요할까? 다음과 같은 경우에 딥러닝이 유용하게 사용될 수 있다.

• 데이터에 너무나 많은 기능이 있을 경우
• 데이터가 방대할 경우
• 높은 수준의 정확도가 필요한 경우

AI 활용 기업

• 구글
• 애플
• 마이크로소프트
• 아마존
• 넷플릭스

등등... 다양하게 있다. 기업명 AI, 기업명 인공지능 등으로 검색하면 더 많은 정보를 확인 가능!

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