AI와 머신러닝..딥러닝은 또뭐야

안녕하세요, 따봉입니다.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념과 차이를 알아보겠습니다.
이 글의 제목처럼.. "AI와 머신러닝..딥러닝은 또뭐야?"
제가 이 분야에서 일하면서 최근 몇년간 지속적으로 듣고있는 질문입니다.

빅데이터 시대의 찌끄래기 직장인으로서, 요즘따라 인공지능, 머신러닝 같은 단어가 많이 들리는데요
너도나도 AI를 이용한 분석, 머신러닝 기법 등 생소한 단어를 마구마구 사용하는 느낌적 느낌이 있어요.
이 중 많은 분들이 자신들이 사용하는 "단어"의 개념을 모르는 것 같은 느낌적 느낌이 있구요.

물론 이 쪽 일을 하시는, 공부를 하신 분들은 저보다 훨씬 잘 알고 계시겠지만요? 아직 모르시는 분들을 위해 간략히 정리해볼까해요 (저도 개념을 확실히 알아야 할 것 같아서ㅎ)

1. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)

• 인간의 지능과 유사한 특성을 가진 컴퓨터를 만들기 위해 지어진 개념이라고 해요.
• 인간의 사고력을 지닌, 인간처럼 생각하는 인공지능(AI)을 일반'AI'라고 해요
  -> 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 중 가장 큰 개념이라고 생각하면 좋겠네요

1. 머신러닝(기계학습)

• 1번 인공지능을 구현하는 구체적 접근방식이라고 생각하면 쉬워요
• 기본적으로 알고리즘을 이용해서 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단/예측을 하죠
• 의사결정 기준에 대한 구체적 지침을 직접 코딩해 넣지 않고, 대량의 데이터와 알고리즘을 통해 컴퓨터 자체를 학습시켜 작업 수행방법을 익히는 것이라고 합니다.
  -> 인간이 기초 데이터를 주지 않아도 스스로 학습해 작동원리를 깨우쳐 가는 것.

1. 딥러닝(심층학습)

• 2번의 인공지능은 인간이 부여한 규칙과 정의에 기반을 두지만, 인간은 모든 것을 논리와 개념으로 표현할 수 없어요
• 목표 내용을 직접 주입하기보다 무수한 데이터를 걸러내면서, 컴퓨터가 알아서 그 내용을 찾도록 하는 것이 딥러닝.
  -> 딥러닝 개념의 핵심은 방대한 경우의 수를 탐색하여 가장 주도적인 관련성을 찾아내는 것.

우리 모두가 잘 알고 있는 '알파고'는 인간의 신경망 구조를 모방한 학습법인 딥러닝 알고리즘ㅎ
알고있었지만 이 속터짐에 공감하신다면 따봉, 모르셨던 분들 도움되셨다면 따봉^^