안녕하세요~~!
SSAFYcial 주영인입니다!
오늘의 주제는
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이입니다!!
먼저 인공지능이란?
인공지능 또는 AI는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나
- 출처 : 위키백과
컴퓨터를 사람처럼 하게하는 과학 분야라고
할 수 있습니다!!
출처 : 망고보드
그 다음은 머신러닝인데요
위와 같이
머신러닝(기계학습)은
인공지능을 가능하게 하는 학습 방법 중 하나로
인간이 입력한 프로그램이 아닌
경험한 데이터에 따라
학습하고
스스로 반응하고
결정하게 하는 것 입니다!
머신러닝에는 3가지 방법이 있습니다.
1. 지도학습
지도 학습(supervised learning)은 훈련 데이터(Training Data)로부터
하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법이다.
훈련 데이터는 일반적으로 입력 객체에 대한 속성을 벡터 형태로 포함하고 있으며
각각의 벡터에 대해 원하는 결과가 무엇인지 표시되어 있다.
즉, 답이 있는 상황에서
찾는 것과
2. 비지도학습
비 지도 학습은 기계 학습의 일종으로,
데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다.
이 방법은 지도 학습 혹은 강화 학습과는 달리
입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다.
즉, 답이 주어지지 않는 상황에서
답을 찾아가는 것이라고 생각합니다!
3. 강화학습
강화 학습은 기계 학습의 한 영역이다.
행동심리학에서 영감을 받았으며,
어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여,
선택 가능한 행동들 중
보상을 최대화하는
행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다.
출처 : 위키백과
그리고 위의 장표를 보시면
AI안에
머신러닝이 있고
머신러닝 안에
딥러닝이 있다는 것을
확인하실 수 있습니다!!
그러면 딥러닝은 무엇일까요!?
딥러닝은 심층학습이라고도 하며
인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능(AI) 방식입니다.
그러면 딥러닝이 머신러닝에 비해
가지는 이점이 무엇이 있을까요?
아마존에서 다음과 같이 설명해 줬습니다!
기계 학습과 비교하여 딥 러닝이 제공하는 이점은 무엇인가요?
딥 러닝 네트워크는 기존 기계 학습에 비해 다음과 같은 이점이 있습니다.
비정형 데이터의 효율적인 처리
기계 학습 방법에는 텍스트 문서와 같은 비정형 데이터가 사용되는데, 훈련 데이터 세트가 무한하게 변동될 수 있기 때문에 처리하기가 어렵습니다. 반면에 딥 러닝 모델은 비정형 데이터를 이해하고 수동 특성 추출 없이 일반적인 관측을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 신경망은 다음의 2가지 서로 다른 입력 문장이 동일한 의미를 갖는다는 것을 인식할 수 있습니다.
- 결제 방법을 알려주시겠어요?
- 송금은 어떻게 하나요?
숨겨진 관계 및 패턴 발견
딥 러닝 애플리케이션은 대량의 데이터를 더 심층적으로 분석하고 훈련되지 않았을 수 있는 새로운 인사이트를 발견할 수 있습니다. 소비자 구매를 분석하도록 훈련된 딥 러닝 모델을 예로 들어 보겠습니다. 이 모델에는 이미 구매한 항목에 대한 데이터만 있습니다. 그러나 인공 신경망은 구매 패턴을 다른 유사한 고객의 구매 패턴과 비교하여 구매하지 않은 새 품목을 제안할 수 있습니다.
비지도 학습
딥 러닝 모델은 사용자 행동을 기반으로 학습하며 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 레이블이 지정된 데이터 세트를 크게 변형하지 않아도 됩니다. 예를 들어, 입력 패턴을 분석하여 단어를 자동으로 수정하거나 제안하는 신경망의 경우, 영어로 훈련되었고 영어 단어의 철자를 검사할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 하지만 danke와 같이 영어가 아닌 단어를 자주 입력하면 신경망은 자동으로 이러한 단어를 학습해서 수정할 수 있습니다.
휘발성 데이터 처리
휘발성 데이터 세트에는 변형이 많습니다. 은행의 대출 상환 금액이 한 가지 예입니다. 딥 러닝 신경망은 금융 거래를 분석하고 사기 탐지를 위해 일부에 플래그를 지정하는 등 해당 데이터를 분류하고 정렬하는 작업을 수행할 수 있습니다.
출처 : https://aws.amazon.com/ko/what-is/deep-learning/
딥 러닝이란 무엇인가요? - 딥 러닝 설명 - AWS
딥 러닝은 자동차, 항공 우주, 제조, 전자, 의학 연구 및 기타 분야에서 여러 가지 사용 사례에 활용됩니다. 다음은 딥 러닝의 몇 가지 예입니다. 자율 주행 자동차는 딥 러닝 모델을 사용하여 도
aws.amazon.com
이렇게
인공지능 안에
머신러닝이 있고
그 안에 딥러닝이 있는 것을
알아봤습니다!
ChatGPT 때문에
Hot 한 AI
AI를 공부한다면
머신러닝과 딥러닝은
필수입니다!
화이팅하세요~~!!!
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