인공지능 기술이 확산되며 이와 연관되어 다양한 용어들이 자주 언급되고 있습니다. 머신러닝, 딥러닝도 인공지능과 관련된 기술 중 하나입니다. 그럼 이 글에서는 머신러닝, 딥러닝 뜻에 대해 알아보고, 양자 간의 차이에 대해 살펴보겠습니다.
머신러닝 뜻
머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석, 학습해 이를 토대로 미래를 예측하는 기술을 말합니다. 이 과정에서 컴퓨터는 스스로 패턴을 찾아내게 됩니다. 머신러닝을 우리 말로는 기계 학습이라고 합니다. 이는 인공지능(AI)의 한 분야입니다.
이 기술은 수많은 데이터를 분석해 알고리즘을 찾아내는 일을 합니다. 빅데이터를 분석하는 일에 탁월한 능력을 보여주고 있어, 이와 관련되어 적용 범위가 확대되고 있습니다.
이러한 머신러닝 기술은 지도 학습과 비지도 학습으로 나뉩니다. 지도 학습의 경우 입력값과 그에 따른 출력값이 함께 주어집니다. 컴퓨터는 이런 데이터들을 학습해서 패턴을 익히게 됩니다.
반면 비지도 학습에서는 입력값만 있고, 출력값은 주어지지 않습니다. 컴퓨터는 입력값 데이터만을 이용해 규칙성을 찾아 학습하게 됩니다.
딥러닝 뜻
딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터가 깊은(deep) 신경망을 활용해 스스로 데이터를 분석, 학습하는 기술을 뜻합니다. 이는 머신러닝의 한 분야입니다.
사람의 뇌는 여러 단계의 신경망이 연결된 깊은 구조로 되어 있습니다. 이를 모방하여 만든 기술이 딥러닝입니다. 이 기술은 복잡한 학습 자료, 이미지 분석에 효과적입니다.
특히 딥러닝 기술을 사용할 경우 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 됩니다. 컴퓨터가 스스로 인지, 추론, 판단하여 결과를 도출하게 됩니다.
머신러닝 딥러닝 차이
위에서 살펴본 것처럼 딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다. 그래서 양자는 스스로 컴퓨터가 알아서 학습한다는 공통점이 있습니다.
양자 간의 차이는 딥러닝은 깊은 신경망 구조로 구성된 반면, 머신러닝은 그렇지 않다는 것입니다. 이러한 차이점으로 인해 딥러닝은 이미지, 음성, 복잡한 데이터 분석에 더 탁월한 능력을 보여줍니다.
이러한 딥러닝 기술로 인해 인공지능이 비약적으로 발전하게 되었습니다. 최근 유행하고 있는 생성형 AI에도 딥러닝 기술이 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
지금까지 머신러닝, 딥러닝의 뜻, 차이에 대해 알아보았습니다. 머신러닝은 컴퓨터가 스스로 학습해 미래를 예측하는 기술을 뜻합니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 깊은 신경망 구조로 되어 있다는 점이 다릅니다. 이로 인해 딥러닝은 복잡한 데이터 분석에 더 효과적입니다. 이 글은 ICT 시사상식 2017, 시사상식사전, IT용어사전을 참고했습니다.
아래 링크는 AI 관련 용어인 할루시네이션에 대해 설명한 글입니다.