인공지능 원리, 머신러닝 딥러닝 차이

인공지능은 기계가 사람과 같이 학습하게 하는 것이다. 인공지능을 알게되면 머신러닝과 딥러닝을 알아야 하는데 머신러닝은 기계가 데이터로부터 학습해 실행할 수 있도록하는 알고리즘을 개발하는 연구분야다. 인공신경망은 두뇌 정보처리 과정을 모방한 인공신경망을 기반으로 학습을 시키는데 이를 딥러닝이라 한다. 뉴런구조와 유사하다. 

인공신경망이 히든 레이어를 갖고 있어 딥러닝이라는 이름으로 불린다. 머신러닝은 특징에 대한 데이터를 만들고 분류만 기계가 학습하는 방식이다. 그러나 딥러닝은 데이터를 입력받아 인공신경 학습이 가능해 전체 네트워크 구조가 학습 대상이 된다. 

 

딥러닝에서는 이미지와 영상을 인식하는 분야가 이미 사람을 뛰어넘을 만큼의 활용단계에 와있다. 딥러닝 등장 이전과 이후가 다른데, 딥러닝이 등장한 이후 정확도가 94% 이상이 되었다. 인간의 능력을 추월하기 시작한다. 그렇기 때문에 딥러닝 이미지는 더이상 평가를 하지 않는다. 이유는 인간의 능력을 이미 초월했기 때문이다. 

인공지능이 활용되는 사례는 구글 어시스턴트 인공지능 비서, 구글 클라우드 플랫폼, 구글 번역기가 대표적인 인공지능 서비스다. 오케이 구글이라고 부를 때 원하는 기능을 자동으로 수행해준다. 구글 번역기는 영어와 100개 이상의 다른 언어를 즉시 번역한다. 구글 클라우드 플랫폼은 대규모 컴퓨팅으로 서비스를 제공하고 있다. 

IBM 왓슨은 진화중이다. 자연어 형식으로 된 질문들에 답할 수 있다. 자연어 처리법 뿐 아니라 이미지 또한 학습하고 있다.