탐험노트

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점

 

일단 머신 러닝과 딥러닝에 대해 알기전에 인공지능이 정확히 무엇인지 알고가야합니다. 인공 지능이라는 개념은 1956년 미국에 존 매카시 교수가 개최한 다트머스 회의에서 처음 등장했으며, 최근 몇 년 사이 폭발적으로 성장하고 있는 중입니다. 인간의 감각, 사고력을 지닌채 인간처럼 생각하는 인공 지능을 일반 AI( General AI) 라고 하고, 현재의 기술 발전 수준에서 만들 수 있는 인공지능은 좁은 AI(Narrow AI)의 개념에 포함 됩니다. 좁은 AI는 소셜 미디어의 이미지 분류 서비스나 얼굴 인식 기능 등과 같이 특정 작업을 인간 이상의 능력으로 해낼수 있는 것이 특징입니다.

한편, 머신 러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 합니다. 따라서 궁극적으로는 의사 결정 기준에 대한 구체적인 지침을 소프트웨어에 직접 코딩해 넣는 것이 아닌, 대량의 데이터와 알고리즘을 통해 컴퓨터 그 자체를 ‘학습’시켜 작업 수행 방법을 익히는 것을 목표로 합니다. 

딥 러닝은 인공신경망에서 발전한 형태의 인공 지능으로, 뇌의 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층을 활용해 데이터를 학습합니다. 그러나 기본적인 신경망조차 굉장한 양의 연산을 필요로 하는 탓에 딥 러닝의 상용화는 초기부터 난관에 부딪혀 쓰죠. 그럼에도 토론토대의 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수 연구팀과 같은 일부 기관에서는 연구를 지속했고, 슈퍼컴퓨터를 기반으로 딥 러닝 개념을 증명하는 알고리즘을 병렬화하는데 성공했습니다. 그리고 병렬 연산에 최적화된 GPU의 등장은 신경망의 연산 속도를 획기적으로 가속하며 진정한 딥 러닝 기반 인공 지능의 등장을 불러왔죠.

 

출처: https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fbrunch.co.kr%2F%40gdhan%2F10&psig=AOvVaw1TOFMTq5SIWN9TpSJ6nWCX&ust=1624663772096000&source=images&cd=vfe&ved=0CAcQjRxqFwoTCPjW3Li2sfECFQAAAAAdAAAAABAP

https://www.google.com/imgres?imgurl=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcfile%2Ftistory%2F999597495E744F711D&imgrefurl=https%3A%2F%2Fblog.lgcns.com%2F2212&tbnid=gLBwXyUr9rQicM&vet=12ahUKEwiSj7KptrHxAhXRSfUHHWmmBIkQMygCegUIARCwAQ..i&docid=LkNJZImFQDCvkM&w=625&h=380&q=%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%20%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D&ved=2ahUKEwiSj7KptrHxAhXRSfUHHWmmBIkQMygCegUIARCwAQ

 

https://blogs.nvidia.co.kr/2016/08/03/difference_ai_learning_machinelearning/

 

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