인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개념 구분하기

구글링을 통해 찾는 자료 중에서 가장 처음 접하게 되는 자료의 유형은, 누군지 모르는 사람이 작성한 블로그 글이나 QnA 형식의 글, 혹은 위키피디아 같은 것들이다. 그리고 누군가 만들어 올린 유튜브 영상도 있다. 그런데, 이런 과정에서 유의해야 할 점은 무엇이 맞고, 무엇이 틀린 정보인지 분간을 해야 한다는 것이다.

 

인공지능, 머신러닝, 딥러닝 분야에 관하여 본인이 이미 어느 정도 지식을 가지고 있는 상태라면, 엉터리 정보는 분간이 갈 것이다. 허나, 아예 지식이 전무한 초심자가 그런 정보의 옳고 그름을 명확히 분간하기에는 어려움이 있다. 내가 5월 경, 처음 머신러닝과 딥러닝의 차이를 알아보기 위해 구글링을 했을 때 보았던 자료들이 엉터리였다는 것을 이제 알게 되었다. 오늘부터 고려대 교수의 딥러닝 인강을 수강하기 시작했다. 경력도 많고, 논문도 많이 작성한 교수의 말이 맞지 않을까?

 

사실, 연구 분야에 특화된 학문을 공부하는 방법은 논문을 보는 것이다. 그런데, 아무것도 모르는 초보자가 논문부터 보기에는 그 또한 어려움이 있다. 그래서 구글링을 해서 접근하기 쉬운 자료들을 먼저 보는 것인데, 잘못된 정보를 그럴듯하게 작성해서 올려둔 자료들이 시간을 낭비하게 한다. 그러니 항상 옳고 그름을 의심하고, 학계 전문가를 통한 자료들로 공부해야 한다.

 

 

 

AI, ML, DL은 기술적으로 차이가 있다.

AI ⊃ ML ⊃ DL

 

 

인공지능 (AI)

이전의 인공지능은 딥러닝 기반이 아닌, 컴퓨터의 논리를 만들어 주는 것이었다. Rule based AI(규칙 기반 AI).

 

 

머신러닝 (현대의 AI)

사람이 학습하는 과정을 기계도 따라 할 수 있도록 하는 것이다. 예를 들어, 사람은 살면서 수많은 빨간 사과를 보면서 어떤 것이 사과인지 학습했다. 그래서 사람은 모양이 살짝 달라도 동그랗고 빨간 사과를 보면 사과라고 판단하는데, 통계적 의사결정을 모방하는 게 머신러닝이다. 따라서, 현대의 AI(머신러닝)는 데이터 기반이다. Data based AI(데이터 기반 AI).

 

Supervised Learning(지도학습)

사람이 어떤 모델에 데이터를 대량으로 집어넣고 정답을 알려주어서 정확한 학습이 되도록 한다.

 

Unsupervised Learning(비지도학습)

이전에 학습했던 데이터의 통계를 기반으로 새로운 데이터와의 유사성을 비교(벡터화)하면서 분류해 나간다. 즉, 데이터에 레이블(정답)을 지정하지 않는다.

 

Reinforecement Learning(강화학습)

끊임없는 학습을 통해 강화학습을 한다. (잠깐 언급하고 지나간 정도의 설명을 들었기 때문에, 나중에 정확한 자료를 찾아서 보충하고자 한다.)

 

 

딥러닝 (Deep Learning)

우리가 알고 있는 딥러닝은 Supervised Learning(지도학습)에 속해있다고 생각하면 된다. (Unsupervised Learning, Reinforcement Learning 도 접목하긴 하지만, 그 비중이 적기 때문에, Supervised Learning에 속한다고 생각하라는 뜻으로 받아들이면 될 것 같다.)

 

 

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무엇을 잘못 알고 있었는가?

인터넷 상의 출처가 명확하지 않은, 검증이 안 된 자료들을 보고 개념을 잘못 알고 있던 부분은 머신러닝과 딥러닝의 차이점이다. 딥러닝은 정답을 알려주지 않고 대량의 데이터를 통해서 스스로 학습하여 정답을 찾아간다고 알고 있었다. 딥러닝이 Unsupervised Learning인 줄 알고 있던 것이다. 그런데 이번에 고려대 교수의 강의를 보고 잘못 알고 있었다는 것을 깨달았다.

 

그러니까, 머신러닝은 Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning 3가지로 구분되고, 그 3가지 중에서 Supervised Learning을 중점적으로 사용하는 것이 딥러닝인 것이다.

 

위 머신러닝의 개요도를 봤었지만, 내가 봤던 자료들에서는 각 개념을 헷갈리게 설명하고 있었기 때문에 명확한 개념을 탑재하지 못하고 있었던 것 같다. 이제 기본 개념을 잡았으니, 여기에 점점 더 깊이를 붙여서 지식을 확장해 나가는 공부를 하면 되겠다.