[비전공자를 위한 딥러닝] 1.3 - 인공지능/머신러닝/딥러닝 한방 정리


지난 1강과 2강을 통해 '학습'이 무엇인지, 또 머신러닝이 어떤 과정을 통해 이루어지는 건지 개략적으로 살펴보았다. 머신러닝의 'Chapter 1 큰 그림 살펴보기'를 계속해, 이번 시간에는 '인공지능', '머신러닝', '딥러닝'이란 용어들을 쉽게 정리해보자.
 



(1) 인공지능


먼저 인공지능이란 인간의 지능을 모방한 인공적인 지능(artificial intelligence) 말한다.
인류는 수천 년에 걸쳐 인간의 지능이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력해왔는데, 인공지능이라는 분야는 지능을 이해하는 것 자체보다는 지능적인 모델을 활용해 산업적으로 어떻게 이용할 것인지에 더 초점이 맞춰져 있다.

아이폰의 시리나 삼성의 빅스비 같은 '자연어처리(natural language processing)', 전문 지식과 노하우를 축적해 자동차 고장을 진단하는 등의 '전문가 시스템(expert system)', 자율주행 자동차와 같이 카메라로 사물을 인식하고 분류하는 '컴퓨터 시각(computer vision)' 등 다양한 산업 분야에서 인공지능이 활용되고 있다.
 



(2) 머신러닝


머신러닝은 인공지능에 포함되는 개념으로, 우리가 1강과 2강에서 살펴본 '학습'을 통해 예측을 수행하는 모든 기계를 생각하면 된다

그렇다면 머신러닝은 아닌데 인공지능에 포함되는 분야는 어떤 것이 있을까?
바로 1강 앞부분에서 다루었던 '규칙기반 모델(rule-based model)'이 해당된다. 인공지능 분야에서 언급한 '전문가 시스템'역시 전문가의 지식에 기반해 '~일 때는 ~하라'는 규칙들에 기반하는 규칙기반 모델에 속한다고 할 수 있다.

머신러닝의 모델들로는 회귀(regression)모델, 신경망, 군집화(clustering), 서포트벡터머신(SVM) 등이 있다. 딥러닝이 데이터의 특성들을 자동으로 추출해서 학습하는 종단간(end-to-end) 구조라면, 머신러닝은 개발자나 연구자가 직접 데이터의 특성을 엔지니어링한 후 모델에 입력시키는 경우가 많다.
 



(3) 딥러닝


마지막으로 딥러닝이란 머신러닝의 일종으로 인간의 뇌의 신경망(neural network)에서 착안한 '인공신경망(artificial neural networks)'을 의미한다. 즉, 신경망 구조로 학습하는 머신러닝을 딥러닝이라고 한다.

수많은 뉴런을 층층이 쌓은 모델에 데이터를 전파시키고('순전파'), 그 예측과 정답의 차이역전파(backpropagation)시켜 피드백하고 수정하는 과정을 통해 학습한다.

 

그림에서 흰 원들을 신경망의 노드(node)라고 하고, 노드들이 세로로 묶인 집합을 하나의 (layer)이라고 한다는 것 정도만 알아두자Chapter 2에서 신경망에 대해서 자세히 다룰 예정이다.
 
딥러닝에서 '(deep)'이란 신경망의 층(layer)이 많아 모델의 학습 과정이 깊다는 의미다.
정확하게는, 입력층과 출력층 사이의 층들을 은닉층(hidden layer)이라고 하는데, 이 은닉층의 수가 적을 때 '얕다'고 표현하고 많을 때 '깊다'고 표현한다.



 
딥러닝 모델의 예로는 대표적으로 CNN이 있다. CNN은 합성곱 신경망(convolutional neural network)으로, 합성곱 필터를 사용해 이미지 데이터를 학습하는 모델 구조라고 할 수 있다. 이에 대해서는 3.3장에서 다뤄보도록 하겠다.

그 외에도 자연어 처리 분야에 딥러닝의 지평을 연 RNN, 즉 순환 신경망(recurrent neural network), 데이터 생성에 활용되는 GAN(generative adversarial network), 최근 높은 성능으로 많은 분야에서 연구되고 있는 트랜스포머(transformer) 등이 있다.






간략하게나마 정리가 되었는가?
인지심리학 베스트셀러 어떻게 공부할 것인가에서는 "배우려면 먼저 인출하라"고 했다.
, 새로운 내용을 읽고 넘기는 것이 아니라, 귀찮아도 계속 배운 내용을 꺼내야만 제대로 된 학습이 일어나는 것이다. 다음 문제들을 풀어보면서 정리해보자.



문제 A. 그림의 영역에 해당하는 것을 선택하라. (1번~3번)











정답 보기
1번: 인공지능
2번: 머신러닝
3번: 딥러닝


문제 B. 그림의 영역에 해당하는 것을 선택하라. (4번~6번)














정답 보기
4번: 전문가 시스템
5번: 서포트벡터머신
6번: 합성곱 신경망(CNN)






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10 댓글

  1. 점점 그림과 스크립트가 발전해가네요 ㅋㅋㅋ 다음 강의가 기대됩니다!

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    1. 감사합니다! 앞으로 더 발전해가면서 만들어 보겠습니다 :)

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  2. 퀴즈도 의미있고 재미있게 구성되어 있네요 ~~~~~

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  3. 문제를 직접 풀어가면서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 쉽게 구분할 수 있었네요.
    덕분에 어렵게만 느껴지던 용어들이 조금씩 익숙하게 느껴지기도 하고
    하나씩 알아가는 재미도 쏠쏠하답니다^^

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    1. 감사합니다! 도움이 되었다니 정말 기쁘네요^^

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  4. 편하고 쉽게 읽고 지식을 습득할 수 있어서 너무 좋네요. 다음에도 알찬 강의 부탁드려요!

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