이럴 때는 딥러닝을 활용해야 합니다

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.

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 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?

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