머신러닝

'이럴 때는' 딥러닝을 활용해야 합니다.

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딥러닝

요즘 특히 인공지능 머신러닝 딥러닝 등 용어를 자주 접하셨을 것 같아요.
그런데, 머신러닝 딥러닝 차이 제대로 알고 계신가요?
이처럼 각각의 개념과 차이점을 명확히 아는 사람은 극소수일 것입니다.


따라서 본 포스팅에서 인공지능 머신러닝 딥러닝 개념 정리 후
과연 딥러닝은 언제 쓰고, 어떤 기술에 구현됐는지 설명해보려고 합니다.


인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝

인공지능 머신러닝 딥러닝

딥러닝 ⊂ 머신러닝 ⊂ 인공지능 포함관계로 한 번에 설명될 수 있습니다.
즉, 인공지능이 가장 넓은 개념이고 그 다음으로 머신러닝 딥러닝 순입니다.

그러면 인공지능 머신러닝 딥러닝에 대해서 더 알아보겠습니다.

✔ 인공지능(Artificial Intelligence)

- 인공지능은 학습, 추론 능력, 패턴 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 관련된 능력을 인공적으로 구현하는 컴퓨터 공학 분야입니다. 쉽게 말해서, 인공지능은 기계를 지능적으로 구현하는 것이라고 할 수 있죠.
- 기존 알고리즘은 사람이 직접 수신하는 입력값들에 대해서만 출력을 정의하는 규칙을 설정하는 반면, AI 알고리즘은 자체적으로 시스템을 구축할 수 있습니다.

✔ 머신러닝(Machine Learing)

- 인공지능에 속해 있는 머신러닝은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야입니다. 사람이 학습할 데이터를 직접 제공하지만 더 나은 예측을 위해 알고리즘을 통해 일일이 명시하지 않은 동작도 학습하고 실행합니다.

✔ 딥러닝(Deep Learing)

- 인공신경망을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것입니다. 사람이 학습할 데이터를 직접 제공하지 않아도 스스로 학습하고 예측합니다.

머신러닝 딥러닝 차이

여전히 차이점을 명확하게 감이 안 오시는 분들을 위해 머신러닝과 딥러닝을 다시 한 번 정리하자면,
머신러닝은 인공 지능을 구현하는 구체적인 접근 방식이고, 딥러닝은 머신러닝 방법 중 인공신경망을 사용하는 기술입니다.

더불어 가장 큰 차이점은 다음과 같습니다.

- 딥러닝 : 데이터를 스스로 학습할 수 있습니다
- 머신러닝 : 학습하는 데이터를 수동으로 제공해야 합니다.

이렇게만 들으면 흔히들 딥러닝이 머신러닝보다 항상 낫다고 생각할 수 있습니다.
그러나 꼭 그런 것은 아니기 때문에, 상황과 목적에 따라 머신러닝 딥러닝을 적절하게 사용해야 합니다.


그렇다면, 언제 딥러닝을 사용하는지 알아보겠습니다.


딥러닝 기초

언제 딥러닝을 사용하는가

딥러닝 사용 전 고려해야 할 점은 다음과 같습니다.

1) 데이터의 종류, 개수, 레이블링 등
: 딥러닝은 엄청난 수의 데이터를 학습하고, 모델의 성능을 향상시킵니다.
적은 데이터, 레이블을 가지고 있다면 딥러닝을 학습한다는 것 비효율이라고 할 수 있죠.

2) GPU 성능
: 수많은 양의 데이터를 활용하기 위해서는 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 성능 좋은 하드웨어가 필요합니다.

3) 현 목표에 고도화된 알고리즘이 적합한지 종합적으로 고려해야 합니다.

지금까지 인공지능 머신러닝 딥러닝 차이와 사용 전 고려사항까지 알아봤습니다.


그렇다면 우리가 접할 수 있는 기술과 서비스에 딥러닝이 활용된 사례를 알아볼까요?


딥러닝이 구현된 기술 및 서비스

자연어처리

딥러닝이 구현된 대표적인 기술은 자연어처리입니다.

우리가 흔히 과제 또는 프로젝트를 할 때 사용하는 구글 번역기와 파파고가 대표적인 서비스라고 할 수 있죠.
그리고 여러 이커머스에서 고객센터나 배달서비스 위치 조회 등 간단한 질문은 챗봇에서 해결 가능한데, 이 또한 자연어처리가 결부된 서비스입니다.

음성인식

음성인식과 앞서 말한 자연어처리의 결합도 딥러닝이 구현된 기술입니다.

최근 기술 기업들이 개발과 개선에 몰두하고 있는 스마트한 비서, 가장 대표적인 예시로 시리와 빅스비가 있죠.

자율주행

딥러닝이 적용된 기술 중에 영상인식도 있습니다.

테슬라, 현대 등 다양한 기업에서 자율주행 자동차를 발전하는 데에 노력을 기울였었죠.
완전 자율주행 자동차의 시대가 도래할지 기대가 됩니다.

가상인플루언서

(출처: 파라다이스 공식 SNS)

최근에는 딥러닝과 컴퓨터 그래픽 기술이 이용하여 가상 인플루언서 (Virtual Influencer)를 구현해냈습니다.
아직 여러 논란이 있지만, 점점 많은 기업에서 전속모델로 가상 인플루언서를 선택하고 있습니다.

이렇게나 다방면에서 활용되고 있는 딥러닝,
한 번쯤 제대로 배워보고 싶지 않나요?

그러나 어려울 것 같은 진입장벽 때문에 선뜻 시작하고 있지 못하셨다고요?


그런 딥러닝 입문자들을 위해 딥러닝 인강을 엄선해왔습니다.


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