머신러닝과 딥러닝에 대해서

알파고가 나온 이후로 머신러닝과 딥러닝에 대해서 많이 들어봤을 겁니다.

 

근데 이게 도대체 뭔가 정확하게?

 

인공지능이라는 것은 알겠는데 머신러닝은 뭐고 딥러닝은 뭐고, 신경망 어쩌고 하는 학습은 무엇인지 쉽게 한번 설명 가보겠습니다.

 

나도 아는척하기 위해서 머신러닝 딥러닝에 대해서 알아볼텐데

 

머신러닝과 딥러닝에 대해서 자세히 알아보겠습니다

 

일단 AI라고 하면 기계가 지능을 가진 것 처럼 사고하는 것을 통틀어서 말합니다. 그러면 기계가 지능을 가진 로봇처럼 하는 것이 AI라고 하면 딥러닝과 머신러닝을 무엇일까요?

 

기계가 지능을 가진 것 처럼 사고하기 위해서는 기계도 무엇인가를 배우는 과정이 필요합니다. 저희도

 

이렇게 생긴 귀여운 애가 고양이라는 것을 알기 위해서는 

 

다양한 고양이를 많이 보고, 이렇게 생긴 애가 고양이다. 라는 것을 배웠습니다.

 

이 것을 배우는 과정에서 지도학습과 비지도학습으로 나눌 수 있습니다.

 

지도학습이라는 것은 이름에서 알 수 있듯이 귀가 뾰족하고 눈이 땡그랗고 귀엽게 생긴 애가 고양이다! 라고 컴퓨터에게 가르쳐줍니다.

 

그러면 컴퓨터는 가르쳐준 애를 고양이라고 인식하게 되어 학습을 진행하게 됩니다.

 

비지도학습은 아래와 같이 생긴 애들의 사진을 엄청나게 많이 보여줍니다.

 

그렇다면 컴퓨터가 얘네들의 패턴을 파악하기 시작합니다.

 

지금 보여주고 있는 애들의 사진을 보면서 음... 이런 패턴을 가지고 있구나...! 라고 생각하게 됩니다.

 

이렇게 비지도학습이 가능합니다.

 

다시 본 주제로 돌아와서 머신러닝과 딥러닝은 무엇이 다른가? 라고 했을 때

 

머신러닝 같은 경우는 이것이 고양이다 라고 feature(특성)을 정해줍니다.

 

딥러닝 같은 경우는 패턴을 파악해서, 사람처럼 이 것을 학습합니다.

 

신경망이라는 것을 이용하는데, 사람처럼 들어오는 input의 값을 인식해서 학습을 하는 형태라고 생각해주면 됩니다.