딥러닝과 머신러닝의 차이점과 뜻 쉽게 알아보기

안녕하세요! 공대남입니다. 제 4차 산업혁명이 진행되고 있음에 따라 머신러닝이나 딥러닝이라는 단어가 많이 사용되고 있습니다.

모두들 한번 이상은 다 들어 보셨을 것 입니다. 머신러닝과 딥러닝은 인공지능이라는 범주 안에 속하는 단어입니다.

아침에 일어나 인공지능 비서인 시리에게 날씨를 물어보거나, 장거리 운송차가 자율주행을 이용하여 주행하는 등

이미 우리의 일상에 인공지능이 많은 부분 스며들어 있습니다. 인공지능은 인간이 지는 지적능력을 인공적으로 구현해 내는 것 입니다.

머신러닝과 딥러닝은 이런 인공지능이라는 범주안에 속합니다. 그럼 자세히 알아보도록 하겠습니다.

차례

1. 인공지능, 머신러닝과 딥러닝 상관관계

2. 머신러닝 (기계학습)

3. 딥러닝 (심층학습)

1. 인공지능, 머신러닝과 딥러닝 상관관계

이 셋의 상관관계는 다음과 같습니다.

머신러닝과 딥러닝은 구분해서 쓰는 단어이지만 두개가 완전히 구분되거나 상관없지 않습니다.

그림에서 볼 수 있듯이 인공지능이 큰 범주이고 그 다음에 머신러닝, 딥러닝이 속합니다.

그럼 머신러닝과 딥러닝이 무엇이고 이 둘의 차이점이 무엇인지 알아보겠습니다.

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2. 머신러닝 (기계학습)

머신러닝을 간단하게 설명하자면 기계학습으로써, 많은 데이터로 부터 프로그램이 스스로 학습하는 것 입니다.

머신러닝이라는 단어에서 알 수 있듯이 데이터를 처리하는 것이 아니라, 학습 자체가 초점입니다.

머신러닝은 프로그램에 내장된 알고리즘으로 부터 수많은 데이터로부터 학습하고 패턴을 분석합니다.

그리고 그러한 패턴 인식 기능이 스스로 오류를 인지하여 수정하고 또 다시 학습을하여 정확도를 높여갑니다.

3. 딥러닝 (심층학습)

딥러닝은 머신러닝의 부분집합이고 그 핵심은 분류를 통한 예측 입니다. 딥러닝은 인공신경망을 기반으로 하고 있는데 인공신경망이란,

인간의 뉴런 구조를 본떠 만든 기계학습모델입니다. 인간의 두뇌 연결성을 모방한 것 입니다.

그래서 딥러닝은 이러한 인공신경망의 원리를 이용해 인간의 두뇌 연결성을 모방하여 데이터들을 분류하며 상관관계를 찾아냅니다.

그래서 딥러닝이 머신러닝에 포함되는 개념입니다. 이러한 딥러닝을 이용하여 기계들이 직접 학습을 하게 됩니다.

딥러닝에는 크게 두가지 방식이 있는데 '지도 학습'과 '비지도 학습' 입니다.

'지도 학습'이란 컴퓨터에게 먼저 정보를 가르쳐주는 방식으로, 예를 들면 컴퓨터에게 사진을 보여주며 "이건 고양이다."

라고 알려주고 컴퓨터를 이것을 학습하여 이 결과를 바탕으로 정보를 구분하게 됩니다.

'비지도 학습'이란 배움의 과정이 없고 컴퓨터 혼자 "이 사진이 고양이다"라고 스스로 학습하게 됩니다.

즉, 이러한 딥러닝을 이용하여 데이터들의 상관관계를 따져서 분류하고 머신러닝으로써 학습하게 되어 보다 안정성있고 정확한

인공지능을 갖추게 되는 것 입니다.

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오늘은 머신러닝과 딥러닝에 대해서 알아보았습니다.

다음번에너는 좀 더 유익한 글과 정보로 찾아뵙겠습니다.