AI, ML, 딥러닝의 차이점은 무엇인가요?

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)은 서로 겹치는 경우가 많고 혼동하기 쉬운 용어다. 인공지능 대 기계학습 대 딥러닝은 무엇인가? 세 가지 모두에 대해 자세히 논의하고 응용 프로그램과 용도를 살펴봅시다.

 

인공지능

여러분은 우리가 우리 주변의 환경을 얼마나 쉽게 계산하고 과거의 경험으로부터 계속해서 배우는지 알아본 적이 있나요? 인공지능은 컴퓨터에게 같은 것을 가르치는 방법이다.

 

인공지능은 인간의 행동을 예측하고 인간에 따라 행동할 수 있는 도구, 에이전트, 봇, 로봇을 만드는 데 사용된다. 테슬라의 자율주행차, 아마존의 알렉사, 시리 등이 모두 인공지능의 예다.

인공지능은 세 가지 다른 수준을 가지고 있다:

첫째, 인공 협지능(ANI)은 현재까지 우리가 성공적으로 달성한 유일한 유형의 인공지능이다. ANI는 단일 작업을 수행하도록 설계되었으며 목표 지향적이다. ANI는 프로그램된 특정 작업을 완료할 수 있습니다. ANI의 몇 가지 예는 음성 비서, 얼굴 인식 또는 자동차 운전이다.

둘째, 인공지능(AGI)은 인간의 지능과 행동을 모방할 수 있는 일반 지능을 가진 기계의 개념으로, 데이터로부터 학습하고 그 지능을 적용하여 어떤 문제를 해결할 수 있다. 인공지능은 주어진 상황에서 인간과 다소 유사한 방식으로 생각하고, 이해하고, 행동할 수 있다.

인공 슈퍼 인텔리전스(ASI)는 기계가 스스로를 인식하고 인간의 능력과 지능을 능가할 수 있다는 가설이다. 현실적으로, 우리는 이러한 형태의 인공지능을 현실에서 달성하는 것과는 거리가 멀다.

기계 학습

인공지능이 인간의 능력을 모방하는 개념인 반면, 기계학습은 기계가 이전의 결과로부터 학습하도록 가르치는 인공지능의 하위 집합이다.

머신 러닝 모델은 데이터에서 패턴을 찾고 이전 결과와 데이터를 기반으로 당신이나 내가 할 것이라는 결론을 내리려고 한다. 그리고 일단 알고리즘이 결과를 정말 잘 그려내면, 새로운 데이터 세트에 그 지식을 적용하기 시작하고 계속해서 향상됩니다.

간단히 말해서, 인공지능은 컴퓨터가 인간의 행동을 모방하는 과학인 반면, 기계 학습은 기계가 데이터로부터 학습하는 방법의 배후에 있는 방법이다.

 

기계 학습 유형

지도 학습은 많은 양의 레이블이 지정된 데이터가 알고리즘에 공급되는 것이며, 알고리즘이 상관 관계를 평가해야 하는 변수도 정의된다. 그러나 지도 학습은 작업을 마스터하기 위해 방대한 데이터 풀이 필요하다.

비지도 학습은 알고리즘이 레이블이 지정된 응답이 없는 패턴과 데이터 세트를 찾는 데 도움이 됩니다. 이 기술을 사용하여 데이터를 탐색할 수 있지만 아직 구체적인 목표는 없습니다. 이 알고리즘은 데이터 세트를 스캔하고 공유하는 특성에 따라 데이터를 그룹으로 분리하기 시작합니다.

지도 학습과 비지도 학습의 혼합을 준지도 학습이라고 한다. 준지도 학습에서 대부분 레이블이 지정된 데이터는 알고리듬에 공급되지만 모델은 데이터 세트에 대한 자체 이해를 자유롭게 탐색하고 개발할 수 있다.

강화 학습은 기계가 명확하게 정의된 규칙으로 다단계 프로세스를 완료하도록 가르치는 것이다. 알고리즘은 그 과정에서 스스로 결정을 내리고 그것이 취하는 행동에 대한 보상이나 벌칙을 받는다.

 

딥 러닝

 

딥러닝은 머신러닝을 구현하기 위한 기술이라고 해도 과언이 아닐 것이고, 딥러닝은 머신러닝의 하위 집합으로 심층 신경망을 이용해 뇌 속 뉴런의 네트워크를 모방해 인간의 도움 없이도 기계가 정확한 의사결정을 할 수 있도록 하는 기술이다.

그러나 딥 러닝은 때때로 머신 러닝의 진화로 간주된다. 모델의 깊이는 모델이 가진 레이어의 수로 표시됩니다. 딥러닝은 인공지능 측면에서 새로운 첨단 기술이다. 딥 러닝에서 훈련은 신경망을 통해 이루어진다.

딥 러닝은 인공지능에서 많은 실용적인 응용 프로그램에 힘을 실어주었다. 자율주행 자동차, 더 나은 의료 서비스, 심지어 더 나은 제품 추천은 모두 오늘날 또는 곧 있을 것이다.