머신러닝과 딥러닝

Sep 05, 2023

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요즘 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝과 같은 용어가 과대평가되고 있습니다. 그러나 사람들은 종종 이 용어를 같은 의미로 사용합니다. 이러한 용어는 서로 밀접한 관련이 있지만 고유한 특징과 특정 사용 사례도 있습니다.

AI는 인간의 인지 능력을 모방하여 문제를 해결하고 결정을 내리는 자동화된 기계를 다룹니다. 머신러닝과 딥러닝은 AI의 하위 도메인입니다. 머신러닝은 사람의 개입을 최소화하면서 예측을 할 수 있는 AI입니다. 딥 러닝은 신경망을 사용하여 인간 마음의 신경 및 인지 과정을 모방하여 결정을 내리는 기계 학습의 하위 집합입니다.

위 이미지는 계층 구조를 보여줍니다. 머신러닝과 딥러닝의 차이점에 대해 계속 설명하겠습니다. 또한 응용 분야와 초점 영역에 따라 적합한 방법론을 선택하는 데 도움이 됩니다. 이에 대해 자세히 논의해 보겠습니다.

기계 학습을 통해 전문가는 대규모 데이터 세트를 분석함으로써 기계를 "훈련"할 수 있습니다. 기계가 분석하는 데이터가 많을수록 보이지 않는 사건이나 시나리오에 대한 결정과 예측을 통해 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

기계 학습 모델은 정확한 예측과 결정을 내리기 위해 구조화된 데이터가 필요합니다. 데이터에 레이블을 지정하고 구성하지 않으면 머신러닝 모델이 이를 정확하게 이해하지 못하고 딥러닝의 영역이 됩니다.

조직에서 엄청난 양의 데이터를 사용할 수 있게 되면서 머신러닝은 의사 결정의 필수 구성 요소가 되었습니다. 추천 엔진은 기계 학습 모델의 완벽한 예입니다. Netflix와 같은 OTT 서비스는 귀하의 콘텐츠 선호도를 학습하고 검색 습관 및 시청 기록을 기반으로 유사한 콘텐츠를 제안합니다.

기계 학습 모델이 학습되는 방식을 이해하기 위해 먼저 ML 유형을 살펴보겠습니다.

머신러닝에는 네 가지 유형의 방법론이 있습니다.

기계 학습 모델의 정확성을 높이려면 사람의 개입이 필요합니다. 반대로 딥 러닝 모델은 사람의 감독 없이 각 결과가 나올 때마다 스스로 개선됩니다. 그러나 더 자세하고 긴 양의 데이터가 필요한 경우가 많습니다.

딥러닝 방법론은 인간의 마음에서 영감을 받은 신경망을 기반으로 정교한 학습 모델을 설계합니다. 이러한 모델에는 뉴런이라는 여러 계층의 알고리즘이 있습니다. 연습, 재방문, 시간을 통해 계속 개선되고 진화하는 인지적 마음처럼 인간의 개입 없이도 계속해서 개선됩니다.

딥러닝 모델은 주로 분류와 특징 추출에 사용됩니다. 예를 들어, 심층 모델은 얼굴 인식 데이터 세트를 사용합니다. 모델은 각 얼굴 특징을 픽셀로 기억하기 위해 다차원 행렬을 생성합니다. 노출되지 않은 사람의 사진을 인식하라고 하면 제한된 얼굴 특징을 매칭해 쉽게 인식한다.

다음은 몇 가지 주목할만한 차이점입니다.

머신러닝과 딥러닝 간의 선택은 실제로 사용 사례에 따라 결정됩니다. 둘 다 인간에 가까운 지능을 가진 기계를 만드는 데 사용됩니다. 두 모델의 정확성은 관련 KPI 및 데이터 속성을 사용하는지 여부에 따라 달라집니다.

머신러닝과 딥러닝은 산업 전반에 걸쳐 일상적인 비즈니스 구성요소가 될 것입니다. 의심할 여지 없이 AI는 가까운 미래에 항공, 전쟁, 자동차와 같은 산업 활동을 완전히 자동화할 것입니다.

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