[IT용어 정리 - 인공지능/딥러닝/머신러닝 ]

AI 기술이 날로 발전하고 있습니다. 이세돌과 알파고의 대결부터 사람들의 관심이 모두 인공지능(AI)이 어디까지 인간을 대체할 수 있는가에 대한 질문을 던지고 있습니다. 실제로도 인공지능 기술은 현재에도 다양하게 활용되고 연구하는 분야라고 할 수 있습니다. 이미 맥도널드와 프랜차이즈 전문점에서 키오스크를 통해 메뉴를 주문하고, 무인 계산대가 생겨나고 있어요. 로봇으로 커피 메뉴를 만들고 서빙을 하는 로봇카페까지 생겨났죠.

특히 딥러닝, 머신러닝 이라는 얘기를 많이 들어보셨을 텐데요. 인공지능, 즉 IT와 관련된 미래 기술을 얘기할 때 빼먹으면 안 될 딥러닝과 머신러닝에 대한 개념을 정리해보도록 하겠습니다. 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 모두 다 비슷한 개념인것 같은데 도대체 어떤 개념일지, 의미를 정리해보도록 하겠습니다.

한마디로 정의하자면, 모두 데이터로 학습되는 시스템입니다. 인공지능 > 머신러닝 > 딥 러닝의 개념으로 좁혀진다고 볼 수 있습니다. 머신러닝은 인공지능의 한 부분이고, 딥러닝은 머신러닝의 한 부분으로 해석할 수 있습니다.

인공지능(Artificial Inteligence, AI) 이란?

인공지능을 즉 AI라고 부르기도 합니다. 인공지능은 사람을 흉내 내는 모든 기술을 총칭하는 기술분야라고 할 수 있습니다. 어떤 일을 진행했을 때 사람이 한 건지, 기술이 한 건지 구분이 불가능 한 영역. 사람을 완전히 흉내 내는 기술의 영역을 인공지능 즉 AI라고 부르게 되었습니다.

머신 러닝(Machine Learning) 이란,

머신 러닝이란, 딥러닝보다 더 많은 분야를 처리하고 여러가지 상황을 학습하고 같은 상황에 발생했을 경우, 그에 대체할 수 있는 기계입니다. 예를 들어 복잡한 알고리즘을 이용하여 대량의 방대한 데이터를 분석하여 그 안에 숨어있는 패턴을 찾아 문제를 해결하는 방식이 머신러닝이라고 할 수 있습니다. 머신러닝을 통해서 기계에 절차에 대한 반복적인 알고리즘을 입력하면 기계가 사람보다 빠른 속도로 미리 정해진 규칙에 따라서 작업을 실행하게 됩니다.

딥러닝(Deep Learning) 이란,

딥러닝이란 기계학습의 한 분야. 데이터를 분류하여 같은 집합으로 묶고 상하관계에 대하여 분석하는 기술로 사람의 뇌처럼 컴퓨터가 사물을 분류하도록 훈련시키는 학습의 일종입니다. 특히 딥러닝은 보통 특정한 분야에 대해서만 사람을 흉내낼 수 있게 만들어졌습니다. 딥러닝의 대표적인 예로는 '알파고'가 있습니다. 큰 문제를 작게 쪼개서 해결하고, 작은 문제들을 합쳐서 큰 문제를 해결할 수 있는 것이 딥러닝이라고 할 수 있습니다.

딥러닝의 대표적인 예시 - 알파고 (AlphaGo)