인공지능 머신러닝과 딥러닝 알아보기

머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 핵심 기술입니다. 이 두 기술은 데이터로부터 학습하고, 이를 바탕으로 예측이나 결정을 내리는 능력을 가지고 있습니다.

 

 

이번 포스팅은 머신러닝과 딥러닝에 대해서 알아보겠습니다.

 

 

머신러닝이란?

 

머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터로부터 학습하여 스스로 예측이나 결정을 할 수 있는 알고리즘과 모델을 개발하는 기술입니다. 머신러닝의 핵심은 데이터로부터 학습하는 것입니다. 알고리즘은 주어진 데이터를 분석하여 패턴이나 규칙을 찾아냅니다. 대표적인 머신러닝 알고리즘에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등이 있습니다.

 

1. 지도 학습

입력과 그에 대응하는 출력 예시를 통해 학습하는 방법입니다.

 

2. 비지도 학습

입력만 주어지고 스스로 패턴을 찾아내는 학습 방법입니다.

 

3. 강화 학습

시행착오를 통해 최적의 결정을 찾아가는 과정입니다.

 

 

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딥러닝이란?

 

딥러닝도 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망을 사용하여 학습하는 방식입니다. 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 복잡한 문제를 해결하는 데 탁월한 성능을 보여줍니다. 딥러닝은 여러 층 (layer)의 신경망을 거치며, 데이터의 추상적인 특징을 학습합니다.

딥러닝에서 모델은 영상, 텍스트 또는 소리 등의 데이터에서 여러 단계를 거쳐 데이터를 처리합니다. 각 단계는 '층’이라고 부르며, 이 층이 여러 개 겹쳐 있는 것이 '다층 퍼셉트론’입니다.

 

1. 입력층

데이터를 받아들이는 첫 번째 단계입니다.

 

2. 은닉층

입력층에서 받은 데이터를 처리하는 중간 단계입니다. 이 층이 여러 개 있을 수 있습니다.

 

3. 출력층

최종적으로 인공지능 연산 결과를 내는 마지막 단계입니다.

 

 

딥러닝 내부 신경망 작업

 

딥러닝에서는 앞서 설명한 신경망을 통해 데이터를 '분류’하거나 '회귀’하는 작업을 합니다.

 

1. 분류

데이터를 여러 카테고리 중 하나로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 사진 속 동물이 고양이인지 개인지를 분류하는 것이 이에 해당합니다.

 

2. 회귀

데이터를 통해 어떤 값을 예측하는 작업입니다. 예를 들어, 집의 크기, 위치 등의 정보를 바탕으로 집값을 예측하는 것이 이에 해당합니다.

 

이를 통해 딥러닝의 장점 중 하나는 '자동 특성 추출’입니다. 이는 딥러닝이 데이터의 중요한 특성을 스스로 찾아내는 것을 말합니다. 예를 들어, 사진을 보고 고양이인지 개인지를 판단할 때, 딥러닝은 스스로 고양이와 개를 구분하는 데 중요한 특성(예: 귀의 모양, 털의 색깔 등)을 학습합니다.

 

이 때문에 딥러닝은 전문가의 도움 없이도 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

 

 

이 두 기술은 인공지능의 발전에 크게 기여하고 있으며, 우리의 일상생활과 산업 전반에 걸쳐 많은 변화를 가져오고 있습니다.

 

 

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