공대남의 정보수용소

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.

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.

안녕하세요! 대남이 입니다. 오늘은 4차 산업혁명과 관련하여 어떠한 유망직종들이 있는지 알아보겠습니다.

최근들어 4차 산업혁명이 도래한다는 것과 그것에 대해 우려하는 목소리와 또 준비를 위한 움직임이 뚜렷합니다.

정확히는 4차 산업혁명은 이미 시작되었습니다. 시작된지는 오래 되었고, 최근들어 체감하기 시작했습니다.

유망직종을 알아보기 앞서 역대 산업혁명들을 알아보고, 또 4차 산업혁명이 정확히 무엇인지, 또 유망직종도 알아보겠습니다. 

1. 역대 산업혁명

제1차 산업혁명은 '기계화 혁명'이라고도 합니다. 그 중심에는 증기기관의 발명이 있습니다.

이것은 정말 역사적인 발명인데, 열에너지를 동력에너지(운동에너지)로 바꾸는 기관입니다.

설명하자면 물을 끓여 고온 고압의 수증기가 피스톤을 움직여 동력을 얻는 것입니다.

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제2차 산업혁명은 기술혁신을 중심으로 시작되었습니다. 강철, 전기, 전화, 자동차, 내연기관등 새로운 기술들이

다량으로 등장하고 이를 대량생산을 하게되며 당시 경제와 사회에 큰 변화를 가져왔습니다.

도시 노동자가 공장 노동자로 전환되는 등, 실업자가 증거하거나, 화이트 칼라 노동자가 증가했습니다.

당시에 실업에 맞서 재봉틀 기계를 부수는 등과 같은 시위를 했었습니다.

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제3차 산업혁명은 다들 겪었겠죠? 바로 정보화, 디지털, it 혁명입니다.

인터넷으로 지구촌이 하나가되고 엄청난 정보들이 저장되고 쏟아졌습니다.

많은 정보들을 가공하고 공유하게 될 수 있게되고 많은 하드웨어와 소프트웨어들이

사람들의 일상생활 방식을 좀 더 편리하게 바꾸고 영리하게 만들었습니다.

2.제4차 산업혁명

4차 산업혁명의 핵은 단연 '인공지능' 입니다.

3차 산업혁명에서 많이 발전된 형태로 생각해도 됩니다. 수많은 정보들과 인공적인 지능이 합쳐진 형태입니다.

사물 인터넷(iot), 빅데이터, 인공지능, 클라우드컴퓨팅, 나노공학, 3D프린터(다품종 소량생산), 자율주행자동차 

등의 영역들이 발전하고 수많은 영역들의 경계가 허물어지며 기술들이 융합되고 있습니다.

초연결과 초지능이라는 핵심적인 특성을 가지고 있습니다.

3. 4차 산업혁명 유망직종

4차 산업혁명의 유망직업이라고 한다면 인공지능이 할 수 없는 일일 것 입니다.

근데 로봇, 인공지능이 못할 것 이라고 했던 영역들이라고 생각했던 예상은 보기좋게 빗나가고 있습니다.

그만큼 예상하기 힘들고 많은 직업군이 사라질 것이라고 예상이 됩니다.

그럼 유망직업들을 살펴보겠습니다.

(1) 빅데이터 전문가

빅데이터 시대로써 인공지능은 이러한 방대한 데이터들을 기반으로 합니다.

이를 가공하고 관리하는 빅데이터 전문가가 유망직업으로 뜨고있습니다.

(2) 사람을 상대하는 직업

심리치료사 또는 고연령층을 보살피는 직업과 같이 인간의 마음을 해아려야하는 직업은

인공지능이나 로봇이 할 수 없다는 것은 의심할 필요가 없지요.

(3) 로봇, 인공지능을 개발하는 직업

인공지능이 존재하기 앞서 누군가가 개발해야겠죠? 또 그것을 관리해야할 겁니다.

it, 소프트웨어, 프로그래밍 계열은 유망합니다. 또 이와 관련된 보안직도 마찬가지입니다.

하지만 인공지능이 인공지능을 개발하고 관리 할 수 있다는 반대의 목소리도 있습니다.

저도 동의합니다. 그만큼 인공지능의 영역은 가늠할 수 없습니다.

(4) 예술 영역

작곡이나 그림 디자인 같은 직군은 인공지능이 대체할 수 없다고 여겨지고있습니다.

하지만, 저는 조금 다르게 생각합니다. 로봇이 이미 쇼팽이나 베토벤의 노래를 연주하고 있습니다.

예술 영역이 인간의 고유한 영역이 될 지, 아니면 대체될 지는 지켜봐야 될 것 같습니다.

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제4차 산업혁명과 역대 산업혁명 그리고 앞으로의 유망직종에 관련하여 알아보았습니다.

흥미롭기도 하고 두렵게도 느껴지는 산업혁명입니다. 실제로 저는 이런 엄청난 발전속도와

발전속도의 증가율의 증가가 두렵게도 느껴집니다.