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요새 가장 한한 키워드 중의 하나가 바로 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 이라고 볼 수가 있습니다. 많이 나오는 용어들이기는 하지만 정의에 대해서 잘 모르시는 분들과 3가지가 어떤 차이가 있는지 모르시는 분들을 위해서 한번 정리 해봤습니다.
인공지능이 우리에게 본격적인 이슈가 되기 시작한 것은 바로 알파고와 이세돌9단의 바둑대결이 기점이었던 것 같습니다. 당시 3대1로 이세돌9단을 이긴 알파고 로봇으로 인하여 많은 사람들이 인공지능에 대한 관심이 폭발적으로 생겨나기 시작 했습니다.
먼저, 인공지능과 머신러닝, 딥러닝에 대해서 쉽게 이야기한 LG경제연구원의 자료가 있습니다. 인공지능은 쉽게 이야기 해서 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연언어 등의 이해능력을 컴퓨터 프로그래밍으로 구현한 기술 입니다.
실제, 인공지능을 이용해서 사회 여러 분야에서 기술개발들이 일어나고 있는데 인공지능로봇에게 예전에 사회의 주요 기능들을 인공지능 로봇이 장악한다면 사람들은 어떻게 해야하냐는 질문을 던졌는데 사람들이 안전할 수 있는 공간을 마련해 주겠다는 답변을 했습니다. 그만큼, 미래의 인공지능이 어느정도까지 발전할 수 있을지는 참으로 무서운 것 같습니다.
다음은 머신러닝 입니다. 머신러닝의 정의에 대해서 한번 알아보겠습니다.
먼저, 머신러닝의 경우는 인공지능의 한 분야로 쉽게 말하면 하나의 새로운 데이터가 들어왔을 때 데이터 결과를 예측한다는 것입니다. 알파고의 예를 들어보면 바둑을 두는 이런 경우의 수를 입력하면 그것을 기반으로 상대방이 어떤 수를 둘지 내가 어떤 수를 두어야 할지까지 확장할 수가 았습니다.
실제, 인공지능을 개발하기 위해서 많은 기업들이 머신러닝 관련해서 연구를 하고 있습니다. 특히, IT기업과 SNS기업들이 이 영역에서 고객들에게 보다 원활한 서비스를 제공해 주기 위한 노력을 하고 있다고 보면 됩니다.
마지막으로 딥러닝에 대해서 이야기 해보겠습니다.
딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화 하거나 분류할 때 사용 합니다. 딥러닝의 핵심은 이 분류를 통한 예측 입니다. 수많은 데이터 속에서 어떤 패턴을 파악하고 이것을 통해 인간이 사물을 구분하듯이 컴퓨터가 데이터를 나우는 것입니다.
결국 인공지능과 딥러닝 머신러닝의 차이는 딥러닝 단계에서 군집화된 데이터를 분류하고 이것을 머신러닝 단계를 거쳐 학습을 한 후 최종적으로 인공지능의 단계에서는 어떤 판단이나 결과를 내는 과정이라고 보시면 됩니다. 어쩌면 비슷하면서도 다르게 보이는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝에 대해서도 기본적인 이해를 하시고 가야 트렌드를 이끄는 사람이 될 수 있습니다.