AI 머신러닝과 딥러닝의 차이 Artificial Intelligence Machine & Deep Learning
너무 뻔한 인트로지만,
요즘 대세 Artificial Intelligence, 인공지능
저도 공부를 시작했습니다.
현업에서 업무효율화 자동화 업무에
알고리즘을 세워 짠 코드로 프로그래밍하며
** algorithm - Coding - Programming
나는 언제쯤 컴퓨터에 '학습'시키는 '머신러닝'을
할 수 있을까, 엄두는 못내고 선망만 하다가 결국..
위 책으로 공부를 하게되었습니다.(반강제로..)
역시 나란 평범한 인간은.. 닥쳐서야.. 한다!! ㅎㅎ
배우면서 도입부이긴 하지만 가장 인상적이였던건
머신러닝과 딥러닝.. 그냥 AI 관련 용어로
기계에게 지식과 패턴을 학습시켜 인간 수준 지능에
빠른 연산으로 알아서 답을 찾아내게하는
뭐 비스무레한 뜻으로 알고만 있었는데
결론부터 간단히 요약하자면
AI ⊃ Machine Learning
⊃ Deep Learning
우선 사람이 사전 작업으로 규칙을 모델링하고
기계가 이를 학습하는 것이 Machine Learning,
사전 작업 없이 스스로 학습하는 것이 Deep Learning
차이가 꽤나 명확하죠? 조금 더 자세히 풀어보자면
dataset(input)을 이용해 전문가들이 짜놓은 규칙
Feature Extraction Modeling을
컴퓨터가 학습하고 output을 도출하는게 머신러닝
전문가가 짠 모델링에도 여러 접근법이 있을텐데
이걸 레이어로 쌓아 아예 컴퓨터에 내재시켜
input만 주면 컴퓨터가 알아서 처리하는게 딥러닝
즉, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야라고도 하고
더 발전된 학습모델이기도 한 것 같습니다.
이공계 연구원으로서 죽을때까지 공부해야한다
고는하지만,, 솔직히 학문을 다시 접할 일은
별로 없었는데,, AI를 공부하면서 벌써 15년.. ㄷㄷ
이나 되어 가물가물한 대학과정 공학수학의 편미분도
나오고 나이 먹고 공부하려니 머리가 지끈거리네요..
하지만 하나씩 차근차근 배워보고 정리해서
포스팅해보겠습니다. To be Continued...