초초보도 이해하는 딥러닝 1탄 : 인공지능, 머신러닝, 딥러닝

초보보다 한단계 더 초보를 '초초보'라고 정의하겠다.

필자가 초초보이고, 필자가 이해한 것만 적기 때문에 초초보도 이해할 수 있다고 생각하여

제목을 위와 같이 정해보았다.

 

제목을 잘 보면 순서가 있다.

인공지능, 머신러닝(기계학습), 딥러닝.

각 포함관계 순이다. 그림으로 나타내면 아래와 같다.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝 포함관계

쉽게 설명해보자면,

사람이 하는 것을 기계가 대체할 수 있는 것을 모두 인공지능이라고 할 수 있고,

(예시: 음료수 자판기 - 동전을 넣고 버튼을 누르면 음료수를 뱉어줘라.)

특정한 특징(feature)을 기반으로 수학적으로 학습하여 예측을 하는 것이 머신러닝,

(예시: 고객 성향 예측 - 고객이 특정 분류의 상품을 많이 사는 것을 보니 해당 분류 상품을 추천해주자!)

머신러닝 중에서도 신경망(neural network)를 사용하여 예측을 하는 것이 딥러닝이다.

(예시: 알파고, 음성 인식 스피커)

 

실제로 머신러닝과 딥러닝의 예제는 충분히 겹칠 수 있으므로, 예시만 가지고 머신러닝과 딥러닝의 개념을 나누기에는 적절하지 않다. 위의 예시만 해도 고객 성향 예측에 충분히 딥러닝을 적용할 수 있을 것이다. 다만, 음성인식이나 이미지 분류 같은 특정 영역에서 딥러닝이 큰 힘을 발휘하고 있어, '특정 영역에서는 딥러닝이 특별히 더 유용하기도 하다'는 정도로 이해하는 것이 좋을 것이다.

 

이상 초초보가 이해한 딥러닝 1탄 끝.

 

* p.s. 언제든 틀린 것에 대한 지적은 환영합니다.