인공지능, 머신러닝, 딥러닝 차이(2)

이제 딥러닝에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 딥러닝은, 머신러닝의 여러 방법 중 하나로 신경망 (뉴럴네트워크)의 한 종류입니다.

 

결국, 인공지능 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝 안에 딥러닝이 있는 구조입니다.

 

그렇다면 머신러닝과 딥러닝의 차이는 무엇일까요?

 

머신러닝은 학습에 필요한 데이터를 수동으로 제공을 해주어야 하지만,

딥러닝은 분류에 사용할 데이터를 스스로 학습할 수 있습니다.

 

음.. 말이 좀 어려운데요, 쉽게 말씀드리자면,

 

우리가 머신러닝으로 컴퓨터에게 고양이는 어떠한 동물이다...를 알려주려면,

고양이 사진을 여러 장 보여주고, 얘네들은 고양이라고 알려주면서 학습을 시켜주어야 합니다.

그래야, 새로운 고양이 사진을 보여줬을 때, 컴퓨터는 고양이라고 판단을 할 수 있습니다.

 

그러나, 딥러닝은, 여러 동물의 사진을 보여주고, 각 동물들에 특징을 확인하여 얘는 a라는 동물, 얘는 b라는 동물 이런 식으로 컴퓨터가 스스로 사진을 분석해 분류를 하며 학습을 하게 만드는 것입니다.

따로 강아지와 고양이를 학습시켜주지 않아도, 컴퓨터 스스로가 동물들을 분류할 수 있게 만드는 것입니다.

 

결국 딥러닝을 공부한다의 의미는, 머신러닝을 심화한다는 말과 같다고 할 수 있습니다.

그렇기 때문에, 우리는 딥러닝을 배우기 위해서 머신러닝의 기본 개념을 정확히 알고 있으셔야 합니다.

 

그럼 머신러닝에서 꼭 알아야 하는 기본 개념들에 대해서 알아보도록 하겠습니다.