인공지능 Artificial Intelligence | 딥러닝 Deep Learning | 머신러닝 Machine Learning | 지도학습, 비지도학습, 강화학습

 

💡  딥러닝 (Deep Learning)이란 무엇일까요?

딥러닝이란 신경망을 통해 인공지능을 만드는 머신러닝의 한 종류입니다.

신경망(Neural Network)을 여러 계층 쌓아서만든 깊은 신경망(Deep Neural Network)를 딥러닝이라고 합니다.

층이 깊다(Deep)고 해서, 딥러닝으로 불립니다.

특징을 찾아내는 기능이 깊고 많이 쌓여있다는 뜻이기도 합니다.

복잡한 문제도 풀 수 있도록 설계되어 있습니다.

 

💡 머신러닝 (Machine Learning)이란 무엇일까요?

머신러닝은 기계가 학습을 하는 모든 걸 통칭합니다. 딥 뉴럴 네트워크를 사용해서 더 상위 차원의 문제를 풀 수 있습니다. 

 

💡 인공지능 (Artificial Intelligence)이란 무엇일까요?

컴퓨터가 사람처렁 생각하고, 사람처럼 행동할 수 있는 기술을 말합니다. 인공지능은 사람이 반복해서 했던 일들을 대신해준다거나 사람이 실수할 수 있는 영역에서 그것을 대신해 정확하게 판단해주는 그런 역할을 하고 있습니다.

인공지능은 진짜 로봇처럼 생학하고 움직이는 '강인공지능'이라는 것이 있고, 

소프트웨어 레벨에서 생각만 따서 하는 '약인공지능'이라는 것이 있습니다.

 

💡 머신러닝, 딥러닝 차이

머신러닝과 딥러닝의 큰 차이점은 사람의 개입 여부 입니다.

 

머신러닝은 주어진 데이터를 인간이 먼저 처리합니다. 사람이 컴퓨터에 특정 패턴을 추출하는 방법을 지시한 후, 컴퓨터가 스스로 데이터의 특징을 분석하고 축적합니다. 이렇게 축적된 데이터를 바탕으로 문제를 해결하도록 합니다.

머신러닝 과정에서 어떻게 패턴을 추출할 것인지를 정하는 것은 '모델'을 정했다고 표현합니다.

 

딥러닝은 머신러닝에서 사람이 하던 패턴 추출 작업이 생략됩니다. 컴퓨터가 스스로 데이터 기반으로 학습할 수 있도록 정해진 신경망을 컴퓨터에게 주고, 컴퓨터가 경험 중심으로 학습을 수행합니다.

특정 신경망 구조를 '모델'이라고 표현합니다. 최적의 딥러닝 모델 구조 Neural Architecture Search(NAS)를 찾아주는 방법도 있습니다.

딥러닝에서 신경망의 구조를 고르듯이, 머신러닝에서도 다양한 알고리즘(SVM, Random Forest 등)을 골라주어야 합니다.

 

💡 지도학습 (Supervised Learning), 비지도 학습 (Unsupervised Learning), 강화 학습 (Reinforcement Learning)

학습이란 무엇일까요? 여러 경험을 통해 패턴을 얻어내고 다음 행동에 영향을 주는 것을 말합니다. 

 

지도학습은 정답지가 있는 학습 방법을 말합니다. 

반면, 비지도 학습은 정답지가 없는 학습 방법을 말합니다. 따라서 지도학습에 비해 머신러닝 모델을 학습시키기가 조금 더 까다롭습니다.

강화 학습은 능동적입니다. 분류할 수 있는 데이터가 존재하는 것도 아니고, 데이터가 있어도 정답이 따로 정해져 있지 않으며 자신이 한 행동에 대해 보상(reward)를 받으며 학습하는 것을 말합니다.

 

👉 지도학습 (Supervised Learning)

1. 회귀 ( regression)

어떤 데이터들의 Feature(데이터의 값을 잘 예측하기 위한 데이터들의 특징들을 말합니다.)를 기준으로, 연속된 값(그래프)을 예측하는 문제로 주로 어떤 패턴이나 트렌드, 경향을 예측할 때 사용됩니다. 즉 답이 분류처럼 1과 0으로 딱 떨어지지 않고, 어떤 수나 실수로 예측 될 수 있습니다. 예를 들면, 주가 예측이 있습니다.

 

2. 분류(Classification)

분류는 주어진 데이터를 정해진 카테코리(라벨)에 따라 분류하는 문제를 말합니다.

맞다 아니다 등의 이진 분류 문제 또는 2가지 이상으로 분류하는 다중 분류 문제가 있습니다.

 

회귀와 분류는 어떻게 다른가요?

정답이 연속적(Continuous)이라면 회귀라고하고, 머신러닝이 맞춰야 하는 Label(정답지)이 이산적(Discrete)이라면 분류라고 합니다. 

 

👉 비지도학습 (Unsupervised Learning)

1. 클러스터링(Clustering)

비슷한 것끼리 뭉치게 하는 알고리즘을 말합니다.

게임 에니팡에 비유하자면, 다른 캐릭터의 이름이나 특징에 대해 AI에게 알려주지 않았음에도 AI가 스스로 각 캐릭터들의 특징을 구별해 각 집합을 만드는 것을 말합니다.

 

 

 

reference
https://www.codestates.com/blog/content/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EA%B0%9C%EB%85%90