머신러닝과 딥러닝의 차이점은 무엇인가요?

인공지능의 발전 

 

요즘 인공 지능은 어디에나 있지만 이 영향력 있는 신기술이 어떻게 작동하는지에 대한 기본 사항은 혼란스러울 수 있습니다. AI 개발에서 가장 중요한 두 가지 분야는 '머신러닝'과 그 하위 분야인 '딥러닝'입니다. 다음은 이 두 가지 중요한 분야가 무엇인지, 그리고 이들이 자동화의 발전에 어떻게 기여하는지에 대한 간단한 설명입니다.

 

AI가 실제로 무엇인지 상기시켜 볼 가치가 있습니다. 인공지능 지지자들은 언젠가는 스스로 “생각”할 수 있는 기계를 만들고 싶다고 말합니다. 인간의 두뇌는 현재 존재하는 기계의 능력을 훨씬 능가하는 계산을 할 수 있는 훌륭한 도구입니다. AI 개발에 참여하는 소프트웨어 엔지니어들은 궁극적으로 인간이 지적으로 할 수 있는 모든 일을 할 수 있으면서도 그것을 능가할 수 있는 기계를 만들고 싶어합니다.

 

현재 기업과 정부에서 AI를 적용하는 것은 주로 Spotify에서 다음 노래를 제안하거나 지난 주 Amazon에서 구입한 것과 유사한 제품을 판매하려고 시도하는 예측 알고리즘에 해당합니다. 그러나 AI 전도사들은 기술이 결국에는 훨씬 더 복잡한 추론과 결정을 내릴 수 있을 것이라고 믿습니다. ML과 DL이 여기에 해당됩니다.

 

머신러닝, 설명

기계 학습(또는 ML)은 소프트웨어 프로그램이 예측 또는 "결정"을 내리는 방법을 "가르치는" 프로세스를 나타내는 인공 지능의 광범위한 범주입니다. IBM 엔지니어인 Jeff Crume은 머신러닝을 "매우 정교한 형태의 통계 분석"이라고 설명합니다. Crume에 따르면, 이 분석을 통해 기계는 "데이터를 기반으로 예측 또는 결정"을 내릴 수 있습니다. "시스템에 더 많은 정보가 제공될수록 더 정확한 예측을 제공할 수 있습니다"라고 그는 말합니다.

 

매우 특정한 작업을 완료하도록 기계를 설계하는 일반 프로그래밍과 달리, 기계 학습은 데이터 자체의 패턴을 식별하는 알고리즘을 교육하는 데 중점을 둡니다. 앞서 언급했듯이 머신러닝에는 다양한 활동이 포함됩니다.

 

딥러닝, 설명

딥러닝은 머신러닝입니다. 이는 다른 형태의 ML과 마찬가지로 AI에게 "생각"하도록 가르치는 데 초점을 맞춘 앞서 언급된 머신러닝의 하위 범주 중 하나입니다. 다른 형태의 기계 학습과 달리 DL은 알고리즘이 많은 작업을 수행할 수 있도록 합니다. DL은 인공 신경망(ANN)이라는 수학적 모델을 기반으로 합니다. 이러한 네트워크는 인간 두뇌 내에서 자연적으로 발생하는 프로세스(의사 결정 및 패턴 식별 등)를 모방하려고 합니다.

 

ML과 DL의 주요 차이점

딥러닝과 다른 형태의 머신러닝 간의 가장 큰 차이점 중 하나는 머신이 제공하는 '감독' 수준입니다. 덜 복잡한 형태의 ML에서는 컴퓨터가 지도 학습에 참여할 가능성이 높습니다. 이 과정을 통해 인간은 기계가 레이블이 지정되고 구조화된 데이터의 패턴을 인식하도록 돕고 이를 통해 예측 분석을 수행하는 능력을 향상시킵니다.

 

머신러닝은 엄청난 양의 "훈련 데이터"에 의존합니다. 이러한 데이터는 데이터 라벨링을 통해 인간에 의해 수집되는 경우가 많습니다(이러한 인간 중 상당수는 급여를 잘 받지 못합니다). 이 프로세스를 통해 훈련 데이터세트가 구축되며, 이를 AI 알고리즘에 입력하여 패턴을 식별하도록 가르치는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 회사가 사진에서 특정 자동차 브랜드를 인식하는 알고리즘을 훈련하는 경우 직원이 수동으로 라벨을 붙인 해당 자동차 모델의 사진을 알고리즘에 공급할 것입니다. 훈련이 완료된 후 기계의 예측 능력의 정확성을 측정하기 위해 "테스트 데이터 세트"도 생성됩니다.

 

한편, 딥러닝의 경우 기계는 '비지도 학습'이라는 프로세스에 참여합니다. 비지도 학습에는 기계가 신경망을 사용하여 구조화되지 않은 데이터 또는 "원시" 데이터(아직 레이블이 지정되지 않았거나 데이터베이스로 구성되지 않은 데이터)의 패턴을 식별하는 것과 관련됩니다. 기업은 자동화된 알고리즘을 사용하여 정리되지 않은 데이터를 선별함으로써 많은 양의 인적 노동을 피할 수 있습니다.

 

신경망 작동 방식

ANN은 "노드"로 구성됩니다. MIT에 따르면 하나의 ANN은 "수천 또는 수백만"의 노드를 가질 수 있습니다. 이러한 노드는 약간 복잡할 수 있지만 간단히 설명하면 인간 두뇌의 노드처럼 정보를 전달하고 처리한다는 것입니다. 신경망에서는 노드가 '레이어'라고 불리는 조직화된 형태로 배열됩니다. 따라서 "딥" 학습 네트워크에는 여러 계층의 노드가 포함됩니다. 정보는 네트워크를 통해 이동하고 다양한 환경과 상호 작용하며, 이는 인간의 지시에 따라 기계의 의사 결정 프로세스에 기여합니다.

 

ANN의 또 다른 핵심 개념은 한 해설자가 이를 인간 두뇌의 시냅스에 비유하는 "무게"입니다. 숫자 값인 가중치는 AI의 신경망 전체에 분산되어 해당 AI 시스템의 최종 출력의 최종 결과를 결정하는 데 도움이 됩니다. 가중치는 신경망이 결정을 내릴 수 있도록 보정하는 데 도움이 되는 정보 입력입니다. 신경망에 대한 MIT의 심층 분석에서는 다음과 같이 설명합니다.

 

들어오는 각 연결에 대해 노드는 "가중치"라고 알려진 숫자를 할당합니다. 네트워크가 활성화되면 노드는 각 연결을 통해 서로 다른 데이터 항목(다른 숫자)을 수신하고 여기에 관련 가중치를 곱합니다. 그런 다음 결과 제품을 함께 추가하여 단일 숫자를 생성합니다. 해당 숫자가 임계값보다 낮으면 노드는 다음 계층으로 데이터를 전달하지 않습니다. 숫자가 임계값을 초과하면 노드가 "실행"됩니다. 이는 오늘날의 신경망에서 일반적으로 모든 나가는 연결을 따라 숫자(가중치 입력의 합계)를 보내는 것을 의미합니다.

 

간단히 말해서, 신경망은 알고리즘이 입력된 데이터에 대해 자체적으로 결론을 내릴 수 있도록 구조화되어 있습니다. 알고리즘은 프로그래밍을 기반으로 대규모 데이터에서 유용한 연결을 식별하여 인간이 분석을 기반으로 스스로 결론을 도출할 수 있도록 돕습니다.

 

AI 개발에 머신러닝이 왜 중요한가요?

 

머신러닝과 딥러닝은 이전에는 인간의 영역이었던 예측 및 해석 활동을 기계가 수행하도록 훈련하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 많은 장점이 있을 수 있지만 명백한 단점은 이러한 기계가 도움이 될 뿐만 아니라 정부 및 민간 감시 시스템과 지속적인 자동화와 같은 사악한 목적으로 필연적으로 사용될 수 있다는 것입니다. 군사 및 국방 활동. 그러나 소비자 제안이나 코딩, 그리고 최선의 경우 의료 및 건강 연구에도 유용합니다. 다른 도구와 마찬가지로 인공지능이 세상에 좋은 영향을 미치는지 나쁜 영향을 미치는지는 주로 누가 사용하는지에 달려 있습니다.