인공지능 , AI (Artificial Intelligence) 라는 단어는 이제 매우 흔하게 듣는 말이라고 하겠습니다. 또 알파고와 이세돌 9단의 격돌이후 딥러닝(Deep learning) , 머신러닝(Machine learning) 이라는 단어로 자주 듣게 되는 단어입니다.
이러한 AI , 딥러닝 등의 표현은 흔히 게임 용 부품으로 취급되는 그래픽 카드 제조사 홈페이지에서도 쉽게 찾아볼 수 있는 단어들입니다.
막연하게 인공지능이라는 개념 보다 한 단계 좀 더 나아가 AI vs 딥러닝 vs 머신러닝의 개념이 어떻게 다른지 좀 더 이야기 해보고자 합니다.
인공지능 , AI를 한 문장으로 정리 하자면 인간이 가지고 있는 추론 / 학습 / 언어 이해 능력을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이라고 하겠습니다.
이중에서 인간의 학습 능력 개념을 AI에서 표현하는 개념이 바로 딥러닝과 머신러닝이라고 하겠습니다. 즉 인공지능 , AI는 딥러닝과 머신러닝을 모두 포괄하고 있는 상위 개념인 것입니다.
일반적으로 인공지능의 학습방법은 머신러닝이라고 하며 딥러닝은 머신러닝의 다양한 학습 기법 중 인공신경망(Artificial Neural Network)에 기반을 둔 하나의 방식이라고 볼 수 있습니다.
즉 머신러닝은 딥러닝을 포괄하는 개념이라고 볼수 있습니다. 기존 머신러닝 기법들은 학습에 필요한 데이터를 수동으로 제공해야 했지만 딥러닝은 스스로 학습을 하는 개념입니다.
데이터의 양이 방대할수록 머신러닝 또는 딥러닝의 학습효과가 극대화 되고 이는 곧 인공지능의 성능을 극대화 시켜주는 개념이 됩니다.
최근 인공지능이 화두가 되고 있는 것은 엄청나게 방대한 데이터 (빅데이터) 그리고 이러한 데이터를 최대한 빠른 속도로 분석할 수 있는 강력한 하드웨어(엄청난 속도로 발전하고 있는 반도체 기술)이 결합되면서 연구실을 벗어나 실생활에 사용 가능한 상용화 수준에 도달하고 있기 때문입니다.
One Comment
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잘보고갑니다.