인공지능(AI), 머신러닝(ML), 인공신경망(ANNs), 딥러닝(DL)
Introduction
최근 우리 주변에서 많이 듣게 되는 인공지능 관련 정보들 중에는 명확하게 구분되지 않은 상태로 전달되는 것이 많다. 가장 대표적으로 인공지능과 머신러닝, 인공신경망, 그리고 딥러닝에 대한 개념이 많이 혼동되고 있다. 이 네 가지 기술에 대해서 정확하게 이해하고, 이 기술의 관계에 대해 알아보도록 하자
1. 인공지능(AI)이란
인공지능이란, 간단히 말해서, 기계가 인간처럼 생각하고 학습하는 능력을 가지게 하는 기술을을 말한다. 이는 기계가 인간의 지능을 모방하여 학습하고, 추론하며, 스스로를 개선하는 행위까지 의미한다. 또한, 인간이 직접 조종하지 않아도 기계 스스로 반응하고 작업을 수행할 수 있도록 할 수 있다. 이러한 기술이 가능한 이유는 바로 자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 비전 등의 기술을 통해 데이터를 학습하여 스스로 판단을 내리는 것이다.
2. 머신러닝(ML)이란
머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 스스로 학습하는 능력을 개발하는 것을 말한다. 이는 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하며, 예측이나 결정을 내리게 된다. 머신러닝은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지 유형으로 나뉜다. 지도 학습은 알고리즘이 입력과 그에 상응하는 출력을 통해 학습하는 방식이고, 비지도 학습은 알고리즘이 출력 없이 입력만을 통해 학습하는 방식이다. 그리고 강화 학습은 알고리즘이 행동을 통해 얻은 보상을 기반으로 학습하는 방식이다.
3. 인공신경망(ANNs)이란
인공 신경망은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 컴퓨팅 시스템으로, 인간 뇌의 뉴런이 서로 연결되어 복잡한 패턴을 인식하고 학습하는 방식을 따라한 것이다. 인공 신경망은 여러 개의 노드 또는 “뉴런”으로 구성되며, 이 뉴런들은 계층적으로 배열된다. 각 뉴런은 입력을 받아 처리하고, 그 결과를 다음 뉴런에 전달된다. 이 과정으로 입력 계층에서 시작하여 출력 계층에서 끝난다.
인공 신경망의 핵심은 “학습” 과정이다. 이는 네트워크가 주어진 입력에 대한 적절한 출력을 생성하도록 가중치를 조정하는 과정을 거친다. 이 학습은 일반적으로 오류 역전파 알고리즘을 통해 수행된다. 이 알고리즘은 네트워크의 출력과 원하는 출력 간의 차이, 즉 “오류”를 계산하고, 이 오류를 역전파하여 네트워크의 가중치를 조정한다 인공 신경망은 다양한 형태와 구조를 가질 수 있는데 가장 간단한 형태는 피드포워드 신경망이며, 이는 뉴런이 한 방향으로만 연결된 구조를 가진다. 더 복잡한 형태로는 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 딥 신경망 등이 있다.
4. 딥러닝(DL)이란
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공 신경망을 기반으로 하는 기술이다. 이는 인간의 뇌가 정보를 처리하고 학습하는 방식을 모방한 것이다. 딥러닝 모델은 여러 계층의 노드와 연결로 구성되어 있으며, 각 계층은 이전 계층에서 받은 정보를 기반으로 결정을 내린다. 딥러닝은 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용된다. 또한 빅데이터 분석에 사용되어 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 패턴을 인식하여 학습하게 된다.
5. 인공지능, 머신러닝, 인공신경망, 딥러닝의 관계
인공지능, 머신러닝, 인공신경망, 딥러닝은 별도의 기술이 아닌 상호 연결된 기술이라고 말할 수 있다.
인공지능은 가장 넓은 범위의 개념으로, 기계가 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하는 능력을 의미한다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 기계가 데이터를 통해 학습하고, 패턴을 인식하며, 예측이나 결정을 내리는 능력을 개발하는 것이 특징이다. 인공 신경망은 머신러닝의 한 방법론으로, 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 컴퓨팅 시스템이다. 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 한 머신러닝의 한 분야로, 여러 계층의 인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 인식하고 학습하는 능력을 개발하여 훨씬 복잡한 분석을 하게 된다.
6. 해당 기술의 응용
▶ 인공지능
인공지능은 대표적으로 가상 개인 비서, 자율 주행 자동차, 음성 인식 기술, 사기 탐지 시스템 등에 사용되고 있으며, 또한, 인공지능은 의료 분야에서 질병 진단, 치료 방안 제안 등에도 활용되고 있다.
▶ 머신러닝
머신러닝은 웹 검색, 이메일 스팸 필터링, 추천 시스템, 이미지 및 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 금융 시장 예측, 의료 진단, 자연어 처리 등에도 사용되고 있다.
▶인공신경망
인공 신경망은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 손글씨 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 복잡한 패턴을 인식하고 예측하는 데 사용되므로, 주식 시장 예측, 날씨 예측 등에도 활용되고 있다.
▶ 딥러닝
딥러닝은 머신러닝과 인공 신경망의 기술을 활용하여 더 복잡한 문제를 해결한다. 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 의료 진단 등에서 뛰어난 성능을 보이며, 가장 대표적인 분야로 자율 주행 자동차의 개발에 활용되고 있다.