[ AI / 데이터분석 ] 인공지능 개념 정리 - 머신러닝 VS 딥러닝

 

인공지능 개념 

 

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 포함관계 (출처: https://steemit.com/mbl/@mbl/mbl-gpu)

 

• 인공지능 ( Artifical Intelligence )  :  인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현한 기술
• 머신러닝 ( Marchine Learning ) :  컴퓨터 스스로 학습하여 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술
• 딥러닝 ( Deep Learning )  :  인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망을 통해 스스로 정보를 처리, 학습 할 수 있는 인공지능 기술

인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 의 포함관계로 설명될 수 있습니다. 

 

머신러닝   VS   딥러닝 

 

https://www.codestates.com/blog/content/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EA%B0%9C%EB%85%90

 

머신러닝과 딥러닝의 가장 큰 차이점은 사람의 개입 여부입니다.

머신러닝은 인간이 먼저 데이터를 처리하고, 사전에 정의된 알고리즘과 규칙을 적용하여 문제를 해결하는 방식입니다. 이 과정에서 인간이 데이터의 특징을 추출하며, 컴퓨터는 이를 바탕으로 패턴을 인식합니다. 예를 들어 개와 고양이 이미지 분류를 한다고 가정해보면 사람이 먼저 이미지의 특징 ( 예 : 귀 모양, 꼬리 길이 ) 을 추출하고, 이 특징들을 사용해 학습 데이터를 생성합니다. 그런 다음, 머신러닝 알고리즘 ( 예 : SVM, K-NN) 을 사용하여 개와 고양이를 분류하는 모델을 학습시킵니다.  

반면, 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 데이터를 처리하고, 학습 과정에서 스스로 패턴을 추출하고 학습합니다. 이를 통해 인간이 직접 특징을 추출하거나 규칙을 정의할 필요가 없습니다. 

즉, 머신러닝은 인간이 직접 이미지의 특징을 추출하고 패턴을 인식하는 반면, 딥러닝은 인공 신경망을 통해 컴퓨터가 스스로 패턴을 학습하고 추출합니다. 

 

 

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REFERENCE

• https://thebook.io/080263/0003/
• https://www.freshworks.com/ko/freshdesk/kblogs/deep-learning/
• https://fastcampus.co.kr/story_article_dl
• https://www.codestates.com/blog/content/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EA%B0%9C%EB%85%90