AI,머신 러닝,딥 러닝 개념
Feb 24, 2017 · 1 min read
AI(=인공지능):인간의 지능과 유사한 컴퓨터
머신 러닝:AI를 구현하는 접근방식
- 머신러닝은 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 이를 통해 학습한다. 그리고 학습한 내용을 토대로 모델은 만든다던지하는 판단 및 예측을 한다.
- 머신러닝의 한계점은 학습을 위한 기본 토대를 코딩해야한다는 점이고 이를 통해 신뢰도를 높이는 학습을 시키더라도 현실에 적용하면 기대에 못 미치는 것이 현실이다. 한 마디로 인간하는 걸 못하는 결과가 나온것이다. 그 이유는 현실에는 학습시킨 데이터와 다른 예측 불가의 상황이 있기 때문이다. 그러면 어떻게 이 점을 극복할 수 있을까? 답은 인간이 하는 것을 따라하는 것이다.
딥 러닝:완전한 머신 러닝을 실현하는 기술
- 뇌의 뉴런과 유사하게 구현한 것으로 학습을 여러 단계를 거쳐하며 각 단계마다 가중치가 있다.
- 제한사항은 엄청난 양의 연산을 해야했고 그에 따라 기존의 컴퓨터 사양으로는 감당이 안된것이다. 이 때문에 자연스레 나오게 된게 GPU이다. 이전부터 GPU라는 것은 있었지만 필요에 의해 이쪽 분야에서 쓰이게 된 것이다.(결국 돈 절약..)
정리하자면, AI>머신 러닝> 딥 러닝 이라고 보면 된다.
