AI, 머신 러닝, 딥 러닝의 차이점 - 2020 - 다른 사람

인공지능, 머신러닝, 딥러닝: 현대 기술의 핵심

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 딥 러닝(DL)은 현대 사회를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 기술들은 우리 삶을 더 편리하고 효율적으로 만들어주는 스마트 기기를 개발하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

AI는 지능적인 기계를 만드는 데 사용되는 광범위한 접근 방식이며, ML은 AI 시스템을 구축하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 딥 러닝은 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터를 활용하여 ML의 성능을 한 단계 끌어올립니다. 이러한 기술들은 사용자에게 맞춤형 경험을 제공하는 데 중점을 둔 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다.

많은 사람들이 AI, ML, DL을 혼동하지만, 각각은 고유한 특징을 가지고 있습니다. 이 글에서는 이러한 기술들의 유사점과 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.

그럼, 함께 알아볼까요?

AI, ML, DL: 각 기술의 정의

AI, ML, DL은 서로 밀접하게 관련되어 있지만, 범위, 작동 방식, 적용 분야에서 차이를 보입니다. 각 기술이 무엇이며, 일상생활에서 어떻게 활용되는지 자세히 알아보겠습니다.

인공지능(AI)이란 무엇인가?

지능은 단순히 기술의 집합으로 정의할 수 없습니다. 새로운 것을 스스로 학습하고 적응하는 능력입니다. 인간은 교육, 경험, 훈련 등을 통해 지능을 개발합니다. AI는 이러한 인간의 지능을 기계에 구현하려는 노력입니다.

AI는 인간처럼 생각하고 행동하는 기계를 개발하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 기계는 복잡한 알고리즘을 사용하여 인간의 행동을 학습하고 작업을 수행합니다. 1940년대 최초의 디지털 컴퓨터가 등장한 이후 1950년대부터 AI에 대한 연구가 활발히 진행되었습니다.

오늘날 AI는 날씨 예측, 이미지 처리, 검색 엔진 최적화, 의료, 로봇, 물류 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. AI는 기능에 따라 다음과 같이 4가지 유형으로 분류할 수 있습니다:

• 반응형 AI
• 제한적 메모리 AI
• 마음 이론 AI
• 자기 인식 AI

예를 들어, 시리(Siri)나 알렉사(Alexa)와 같은 음성 비서는 AI를 사용하여 사용자의 말을 듣고 이해하고 즉시 응답합니다. 또한 자율 주행 자동차, AI 로봇, 기계 번역, 음성 인식 등 다양한 응용 분야에서 AI 기술이 활용되고 있습니다.

머신 러닝(ML)이란 무엇인가?

머신 러닝을 이해하기 전에 데이터 마이닝의 개념을 먼저 살펴볼 필요가 있습니다. 데이터 마이닝은 수학적 분석 기법을 사용하여 데이터 내부의 패턴과 추세를 발견하여 의미 있는 정보를 도출하는 과정입니다.

ML은 대량의 데이터를 사용하여 기계가 경험으로부터 학습하고 새로운 알고리즘을 개발하는 방법입니다. 즉, 데이터를 자동으로 분석하고 비즈니스 의사 결정을 개선하는 기술 연구 분야입니다. ML을 통해 특정 데이터를 식별하고 코드를 사용하지 않고도 유용한 결과를 얻을 수 있는 기계를 설계하고 개발할 수 있습니다.

따라서 ML은 데이터를 통해 학습하고 작업을 수행하는 방법을 이해하는 AI의 하위 분야입니다.

예를 들어, 인스타그램과 같은 플랫폼에서 사용자의 이전 검색 또는 구매 내역을 기반으로 제품을 추천하는 것이 ML의 대표적인 활용 사례입니다. ML은 사용자 행동을 추적하고, 데이터를 분석하여 맞춤형 제품을 추천하는 데 사용됩니다.

ML은 실시간으로 비정상적인 애플리케이션 동작을 감지하고 수정하는 데에도 활용됩니다. 얼굴 인식, 검색 엔진 등 다양한 산업 분야에서 ML 기술이 널리 사용되고 있습니다.

딥 러닝(DL)이란 무엇인가?

딥 러닝은 인간 두뇌의 신경망을 모방한 기술입니다. 딥 러닝은 심층 신경망을 사용하여 데이터를 학습하기 때문에 ML보다 복잡합니다. 딥 러닝은 여러 계층의 기술을 사용하여 학습합니다. 입력 레이어에서 데이터를 입력받고, 숨겨진 레이어를 통해 데이터의 특징을 추출하며, 출력 레이어에서 최종 결과를 제공합니다.

딥 러닝은 시퀀스 학습과 같은 간단한 기술을 사용합니다. 많은 산업에서 새로운 아이디어와 제품을 개발하는 데 사용됩니다. 딥 러닝은 AI의 사용 범위를 넓혀 실질적인 응용 프로그램을 가능하게 합니다.

예를 들어, 자율 주행 자동차는 딥 러닝 기술을 사용하여 도로 구조, 보행자, 제한 속도 등 다양한 상황을 이해합니다. 딥 러닝은 인간 수준의 전문 지식을 제공하여 자동차가 사람의 도움 없이도 안전하게 주행할 수 있도록 합니다.

딥 러닝은 무인 자동차, 영화 추천, 의료 등 복잡한 작업을 처리하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 처리 능력과 효율적인 계산을 통해 딥 러닝은 의사 결정 흐름을 개선하는 데 기여합니다.

AI, ML, DL: 작동 원리

이제 AI, ML, DL이 무엇인지 개별적으로 이해했으므로, 각 기술이 어떻게 작동하는지 비교해 보겠습니다.

AI의 작동 원리

AI는 문제 해결, 질문에 대한 답변, 제안 및 예측을 수행하는 방법으로 이해할 수 있습니다. AI 시스템은 대규모 데이터 세트를 반복적으로 분석하고, 지능적인 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리합니다. 이러한 과정을 통해 시스템은 데이터에서 패턴을 학습하고 성능을 향상시킵니다.

AI 시스템은 휴식 없이 수천 개의 작업을 빠른 속도로 실행할 수 있습니다. 이를 통해 AI 시스템은 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 빠르게 학습합니다. AI의 목표는 인간과 유사하게 생각하고 복잡한 문제를 해결하는 컴퓨터 시스템을 만드는 것입니다.

AI 시스템은 다양한 프로세스, 기술, 도구를 활용합니다. 다음은 AI 시스템의 주요 구성 요소입니다.

• 신경망: 인간 두뇌의 신경망처럼, 대규모 데이터 세트를 분석하고 패턴을 찾아 문제를 해결합니다.
• 인지 컴퓨팅: 인간 두뇌가 생각하는 방식을 모방하여 기계와 인간 간의 소통을 원활하게 합니다.
• 머신 러닝: 경험 기반 결과를 자동으로 학습하고 개발할 수 있도록 하는 AI의 하위 분야입니다. 데이터에서 패턴을 감지하고 결과를 향상시킵니다.
• 딥 러닝: AI가 데이터를 처리하고 신경망을 사용하여 학습 및 개선할 수 있도록 하는 머신 러닝의 하위 분야입니다.
• 컴퓨터 비전: AI 시스템이 이미지 콘텐츠를 분석하고 해석할 수 있게 해줍니다. 시각적 데이터의 구성 요소를 식별하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 보안 문자는 자전거, 자동차, 신호등 등을 식별하도록 학습하여 컴퓨터 비전 기술을 발전시킵니다.

• 자연어 처리(NLP): 시스템이 인간의 언어를 인식, 분석, 해석 및 학습할 수 있도록 합니다. 인간과 소통하는 시스템에서 주로 사용됩니다.

AI 시스템이 작동하려면 이러한 모든 기능이 필요합니다. 또한 AI 시스템은 다음과 같은 기술을 활용합니다.

• 대규모 데이터 세트: AI 시스템이 성공적으로 작동하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요합니다.
• 고급 알고리즘: 데이터를 빠르게 분석하고, 복잡한 문제를 이해하고, 이벤트를 예측합니다.
• API(응용 프로그래밍 인터페이스): AI 기능을 시스템이나 애플리케이션에 추가하고 더 스마트하게 만듭니다.
• GPU(그래픽 처리 장치): AI 시스템이 데이터를 처리하고 해석하는 데 필요한 계산 능력을 제공합니다.

머신 러닝의 작동 원리

머신 러닝은 다양한 기술과 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 학습하여 미래를 예측합니다. 복잡한 코딩과 수학적 계산을 통해 데이터를 탐색하고 패턴을 식별하여 이전 경험을 기반으로 학습하고 개선합니다.

ML은 AI 시스템이 인간처럼 생각하도록 가르칩니다. ML은 규칙과 데이터 정의 패턴을 사용하여 작업을 자동화합니다. 기업은 ML을 사용하여 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다. ML은 다음과 같은 두 가지 기본 기술을 사용합니다:

• 비지도 학습: 수집된 데이터에서 알려진 패턴을 찾는 데 사용됩니다.
• 지도 학습: 데이터 수집을 가능하게 하거나 과거 ML 배포에서 출력을 생성합니다.

딥 러닝의 작동 원리

딥 러닝은 인간이 결론을 도출하는 방식과 유사한 논리적 구조를 포함하는 데이터를 지속적으로 관찰하고 분석하는 모델을 설계하는 것으로 시작합니다.

딥 러닝 시스템은 인간 두뇌를 모방하는 인공 신경망을 활용합니다. 이 신경망은 여러 계층으로 구성된 알고리즘 구조를 가지고 있습니다. 이러한 구조를 통해 기존 시스템보다 훨씬 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.

딥 러닝 모델은 올바른 결론을 도출하기 위해 지속적으로 학습하고 기능을 개선해야 합니다.

AI, ML, DL: 응용 분야

AI, ML, DL이 실제로 어떻게 적용되는지 살펴보면 이러한 기술에 대한 이해를 더욱 높일 수 있습니다.

AI는 추론, 문제 해결, 계획, 학습, 지식 표현, 자연어 처리, 일반 지능, 사회적 지능, 인지 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, AI는 온라인 광고, 검색 엔진 등에서 널리 활용되고 있습니다.

자세히 살펴보겠습니다.

인터넷, 전자 상거래, 마케팅 분야

• 검색 엔진: 구글과 같은 검색 엔진은 AI를 사용하여 검색 결과를 보여줍니다.
• 추천 시스템: 유튜브, 넷플릭스, 아마존과 같은 플랫폼은 AI를 사용하여 사용자 선호도 또는 평가를 기반으로 콘텐츠를 추천합니다.

AI는 재생 목록 생성, 비디오 표시, 제품 및 서비스 추천 등 다양한 작업에 사용됩니다.

• 소셜 미디어: 페이스북, 인스타그램, 트위터 등은 AI를 사용하여 사용자 참여를 유도하고, 언어를 자동 번역하고, 불쾌한 콘텐츠를 제거합니다.
• 광고: AI는 맞춤형 웹 광고를 제공하여 사용자의 관심을 끌고, 매력적인 콘텐츠를 표시하여 사이트 체류 시간을 늘립니다. AI는 사용자 행동을 분석하여 맞춤형 제안을 제공합니다.
• 챗봇: 챗봇은 기기 제어, 고객과의 커뮤니케이션 등 다양한 목적으로 사용됩니다.

예를 들어, 아마존 에코는 사람의 말을 이해하고 적절한 행동으로 변환합니다.

• 가상 비서: 아마존 알렉사와 같은 가상 비서는 AI를 사용하여 자연어를 처리하고 사용자의 질문에 답합니다.
• 번역: AI는 텍스트 문서와 음성 언어를 자동으로 번역할 수 있습니다.

예: 구글 번역.

기타 응용 분야로는 스팸 필터링, 이미지 레이블링, 얼굴 인식 등이 있습니다.

게임 분야

게임 산업은 AI를 광범위하게 사용하여 고성능 비디오 게임을 개발합니다. 예를 들어, 체스 게임 딥 블루(Deep Blue)와 바둑 게임 알파고(AlphaGo)와 같은 초인적인 능력을 가진 AI도 있습니다. 특히 알파고는 이세돌과 같은 세계 챔피언을 이기면서 주목을 받았습니다.

사회 경제 분야

AI는 노숙자, 빈곤과 같은 사회경제적 문제를 해결하는 데도 활용됩니다. 예를 들어, 스탠포드 대학교 연구진은 위성 이미지를 분석하여 빈곤 지역을 식별하는 데 AI를 사용했습니다.

사이버 보안 분야

보안 회사는 AI와 그 하위 분야인 ML, DL을 활용하여 시스템, 네트워크, 애플리케이션 및 데이터를 보호합니다. 다음과 같은 영역에 적용됩니다:

• 애플리케이션 보안: 교차 사이트 스크립팅, SQL 주입, 서버 측 위조, DDoS 공격 등에 대응합니다.
• 네트워크 보호: 침입 탐지 시스템을 개선하고, 공격을 식별합니다.
• 사용자 행동 분석: 손상된 앱, 위험 및 사기를 식별합니다.
• 엔드포인트 보호: 랜섬웨어 공격을 방지하고, 일반적인 위협을 학습하고 억제합니다.

농업 분야

AI, ML, DL은 농업에서 수확량을 늘리기 위해 관개, 비료 및 처리 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 농업 경제학자들이 연구를 수행하고, 작물 숙성 시간을 예측하고, 토양 수분을 모니터링하고, 온실을 자동화하고, 해충을 감지하고, 농업 기계를 작동하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

금융 분야

인공 신경망은 금융 기관에서 규정 위반 청구, 조사 활동 등을 감지하는 데 사용됩니다. 은행은 사기를 방지하기 위해 AI를 사용하여 직불 카드 오용에 대응하고, 운영을 조직하고, 자산을 관리하고, 주식에 투자하고, 행동 패턴을 모니터링하고, 변화에 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 또한 AI는 온라인 거래 앱에서도 사용됩니다.

예: ZestFinance의 ZAML은 신용 인수를 위한 플랫폼입니다. 데이터 분석을 위해 AI와 ML을 사용하고 사람들에게 신용 점수를 할당합니다.

교육 분야

AI 튜터는 학생들이 스트레스와 불안 없이 학습하도록 돕습니다. 또한 교육자가 무들(Moodle)과 같은 가상 학습 환경(VLE)에서 학습자의 행동을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 현재의 팬데믹 상황에서 특히 유용합니다.

의료 분야

AI는 심전도나 CT 스캔을 평가하여 환자의 건강 위험을 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 복용량을 조절하고 암과 같은 질병에 가장 적합한 치료법을 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 인공 신경망은 의료 진단을 지원하고, EMR 소프트웨어에 사용되는 개념 처리 기술과 같은 임상 의사 결정을 지원합니다. AI는 다음과 같은 작업에도 도움이 됩니다.

• 의료 기록 분석
• 약물 관리
• 치료 계획
• 상담
• 임상 훈련
• 약물 개발
• 결과 예측

사용 사례: Microsoft의 Hanover AI 프로젝트는 의사가 800개 이상의 백신 및 의약품 중에서 가장 효과적인 암 치료법을 선택할 수 있도록 지원합니다.

정부 분야

중국과 같은 국가의 정부 기관은 AI를 대량 감시에 사용합니다. 교통 밀도 모니터링 및 신호 타이밍 조정에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 인도에서는 AI 기반 교통 신호 시스템이 벵갈루루 시의 교통 정리를 위해 도입되었습니다.

또한 많은 국가에서 군사 애플리케이션에 AI를 사용합니다. 인텔리전스, 물류, 자율 주행 차량, 사이버 작전 등 다양한 분야에 사용됩니다.

AI의 다른 응용 프로그램은 다음과 같습니다:

• 연구를 위한 대규모 데이터 분석을 위한 우주 탐사
• 단백질의 3차원 구조를 결정하는 생화학
• 콘텐츠 생성 및 자동화. 예: Wordsmith는 자연어를 생성하고 데이터를 의미 있는 통찰력으로 변환하는 플랫폼입니다.
• 법률 관련 업무 및 검색 자동화
• 작업장 안전 보건 관리
• 이력서 선별 및 순위 지정
• 직무 기술 및 급여 관련 데이터 평가
• 가상 비서를 통한 고객 서비스
• 작업 자동화, 게스트 소통, 추세 분석, 소비자 요구 예측
• 자동차, 센서, 게임, 장난감 등 제조

AI, ML, DL: 차이점

AI, ML, DL은 서로 밀접하게 관련되어 있습니다. 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합이고, 머신 러닝은 인공 지능의 하위 집합입니다.

따라서 중요한 것은 "차이점"이 아니라 "적용 범위"의 문제입니다.

각 기술의 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.

인공지능 vs 머신러닝

머신러닝 vs 딥러닝

결론

인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝은 현대 사회에서 중요한 기술이며, 스마트 기계를 만들고 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이러한 기술은 기업부터 가정에 이르기까지 다양한 분야에서 삶을 더 편리하게 만들어 줍니다.

DL은 ML 아래에, ML은 AI 아래에 있으므로, 여기서 중요한 것은 차이점이 아니라 각 기술의 적용 범위입니다.