목차
안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다.
오늘부터 인공지능에 관련된 정보와 기술을 다루는 내용을 작성하고자 합니다.
머리글
먼저 인공지능(AI)과 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)에 대해서 간략하게 설명하고 세 가지 개념의 관계에 대해서 얘기해 보겠습니다.
인공지능(AI)이란?
인공지능(AI)은 Artificial Inteligence의 약자로 컴퓨터나 기계장치에 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 언어 이해능력 등을 구현한 기술입니다.
인공지능은 사람이 컴퓨터에다가 지식이나 기술을 입력하고 컴퓨터는 상황에 따라 입력된 지식이나 기술을 출력하거나 행동을 하게 만드는 기술이라고 할 수 있습니다.
인공지능기술의 목표는 사람이 가지고 있는 뇌의 기능을 컴퓨터가 모방하고 그것을 성공적으로 구현하는 것에 있습니다.
머신러닝(ML)이란?
머신러닝(ML)은 Machine Learning의 약자로 컴퓨터나 기계장치가 알고리즘을 이용해 데이터를 분석, 분석한 결과를 통해 학습하며, 학습한 내용을 토대로 새로운 데이터에 대한 예측을 하게 만드는 기술입니다.
지식과 행동을 입력하여 상황에 맞게 출력하게 하는 인공지능에서 더 발전한 머신러닝은 입력된 데이터를 알고리즘에 따라 처리하여 다음 행동을 그 결과에 기반하여 스스로 예측하는 것이 특징입니다.
머신러닝 알고리즘은 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 등으로 나눌 수 있으며 이들에 대해서는 나중에 자세히 작성하도록 하겠습니다.
딥러닝(DL)이란?
딥러닝(DL)은 Deep Learning의 약자로 입력과 출력 사이에 있는 인공 뉴런들을 여러 겹으로 쌓아서 연결한 인공신경망 기법을 활용하는 기술입니다.
딥러닝은 머신러닝기술이 더 발전한 형태의 기술로 사람의 뇌, 특히 뇌의 뉴런 구조를 본따 좀 더 복잡한 형태의 데이터 연산을 하게 만드는 기술입니다.
딥러닝은 연산을 위해서 신경망을 구성하고(Neural Network, NN) 그 신경망들을 층층이 쌓아서 하나의 구조체 알고리즘을 만듭니다.
머신러닝과 딥러닝에 대한 자세한 설명과 예시는 나중에 다시 다루도록 하겠습니다.
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계
인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 관계를 다음 그림을 통해 알아보도록 하겠습니다.
인공지능은 단순히 기계장치에 지식을 넣어 정해진 대로 움직이고 사고하는 능력을 준 것입니다.
머신러닝은 정해진 대로 사고하는것을 넘어서 데이터에 대한 분석을 통해 앞으로 어떻게 행동해야 할지 예측하고 스스로 판단할 수 있습니다.
딥러닝은 머신러닝의 알고리즘들 중에서 인공신경망을 이용하여 조금 더 깊고 정교한 예측을 할 수 있게 된 것을 말합니다.
우리 주변의 인공지능?
인공지능이 활용된 예시는 우리 주변에서 생각보다 쉽게 찾아볼 수 있습니다.
우리가 길을 찾을때나 운전을 할 때 많이 정해진 길을 안내해주는 내비게이션, 청소를 자동으로 해주는 로봇청소기등이 인공지능이 활용되고 있습니다.
또한 은행이나 공공기관 애플리케이션에서 간단한 고객안내를 위해 사용하고 있는 챗봇시스템 또한 인공지능을 사용한 예시라고 할 수 있습니다.
마치며
다음 글에서는 빅데이터에 대해서 설명하고 빅데이터와 인공지능의 관계 그리고 빅데이터의 특성에 대해서 이야기해보도록 하겠습니다.
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