인공지능 머신러닝 딥러닝 정리

머신러닝 시작 전에 기본 용어 부터 정리해보자 

1. 인공지능 

인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술입니다. 즉 인간의 지능을 기계로 구현 하는것으로 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 판단하는 영역 전체를 의미하는 단어입니다. 

 

 

2. 머신러닝 

인공지능의 일부이며 인공지능을 구현하는 구체적인 접근 방식을 의미합니다. 경험적 데이터를 기반으로 학습하고 예측을 수행하여 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 고안하고 구축 하는 연구 분야 입니다. 

데이터를 이용해서 모델을 만들어 내면 논리적으로 설명하기 어려운 분야에 머신러닝을 적용하면 사람이 직접 모델을 만드는 것보 다 좋은 결과를 얻을수 있습니다.  대량의 데이터와 알고리즘을 통해 컴퓨터에 학습시켜 작업 수행방법을 익히는 것을 목표로 합니다.

대표적으로 영상처리, 음성인식 , 스팸처리 등이 있습니다. 

실생활에서는 유트브나 인스타등 내가 구독하지않아도 처음보는 채널의 동영상이 보이는것은 유투브 시청기록을 데이터 기준으로 학습해서 관심이 가는 동영상을 판단하고 예측하여 보여주는 것 입니다. 

 

 

3. 딥러닝

머신러닝의 한분야(방법론)로 데이터를 컴퓨터가 처리가능한 형태인 벡터나 그래프 등으로 표현하고 이를 학습하는 모델을 구축 하는 것입니다. 완전한 머신러닝을 실현하는 기술로 딥러닝은 인공신경망기법으로 스스로 패턴과 규칙을 학습하여 예측 하고 수행하거나 의사결정하는 인공지능 기술을 의미 합니다. 

 

딥러닝의 예로 음성인식, 번역기술, 의료 산업기술, 자율주행차량의 판단기술 , 알파고 등이 있습니다. 

 

 

즉, 머신러닝은 데이터를 이용하여 학습하고 예측하는 기술을 뜻한다면 딥러닝은 인간의 개입없이  데이터를 직접 학습하고 문제해결까지 처리 하는 차이가 있습니다.