결론부터 말하자면 범위의 차이입니다. AI라는 분야 안에 ML이 있는 것이고 또 그 안에 DL이 있는 것입니다. 시각화하면 아래와 같습니다.
AI (인공지능) - Artificial Intelligence
- AI란 Artificial intelligence의 줄임말로 그대로 말하자면 인간의 지능을 인공지능으로 만든 것입니다.
AI의 종류
하위 집합에 속하지 않는 대표적인 AI는 규칙 기반 인공지능이 있습니다. 규칙 기반 인공지능은 인간이 사전에 학습한 정보를 토대로 미리 규칙을 정의해놓는 것입니다. 모델은 이 규칙에만 의존하며 정답을 내놓습니다.
예를 들어 인간이 모델에게 "두발로 걸어다니면 사람, 네발로 걸어다니면 강아지"라는 규칙만을 입력하였다고 하면 모델은 두발로 걸어다니면 무조건 사람, 네발로 걸어다니면 무조건 강아지라고 정답을 내놓습니다. 호랑이나 사자의 이미지를 보여줘도 사람이라고 인식하는 것입니다.
ML (머신러닝) - Machine Learning
- 머신러닝은 AI의 하위 분야로 데이터를 기반으로 스스로 학습하여 패턴을 인식하고 스스로 결정을 내리는 것입니다.
- 사람이 명시적으로 프로그래밍을 하지 않고 데이터를 통해 규칙이나 패턴을 학습합니다.
ML의 대표적 유형
- 지도 학습 (Supervised Learning)
- 지도학습은 정답(label) 데이터를 사용하여 학습하는 방식입니다. 즉, 입력 데이터와 그에 대한 정답 데이터가 주어지고 모델은 그 데이터를 학습하여 주어진 입력에 대한 정답을 예측하는 것을 학습합니다.
- 비지도 학습 (Unsupervised Learning)
- 비지도학습은 정답 데이터가 없는 상황에서 학습하는 방식입니다. 입력 데이터만 주어지고 데이터 간의 관계나 패턴을 파악하는 것을 목표로 합니다.
- 대표적으로 군집화(clustering)이 있습니다. 예를 들어 수천개의 인물 사진만이 주어지고 그 안에서 패턴을 학습하여 여자/남자로 군집화합니다.
- 강화 학습 (Reinforcement Learning)
- 강화학습은 모델의 어떠한 행동에 따라 보상(reward)과 벌점(penalty)을 받으며 학습하는 것입니다.
- 어떠한 환경에서 정의된 에이전트와 상호작용을 하며 최적의 행동을 학습하는 방식입니다.
- 대표적인 예로 알파고가 있습니다. 알파고는 바둑 기보를 통해 학습합니다. 그 후 끝없이 바둑 게임을 하며 바둑에서 승리할 수 있는 최적의 전략을 강화학습을 통해 학습합니다.
DL(딥러닝) - Deep Learning
- 딥러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 받아 인공 신경망을 기반으로 설계된 방식입니다.
- 인공 신경망은 여러 계층으로 이루어져 있으며 각 계층은 입력 데이터를 처리하고 복잡한 특징을 추출합니다.
DL의 대표적 유형
- 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network)
- RNN은 연속적 데이터를 처리하기 적합한 모델로 과거 입력 데이터를 기억하고 학습합니다.
- 합성곱 신경망 (CNN, Convolutional Neural Network)
- 이미지나 비디오 데이터에서 주로 쓰이며 특징을 추출하여 분류하는데 효과적입니다.
- 대표적으로 고양이와 강아지를 구분짓거나 사물을 인식하는 모델로서 활용합니다.
AI,ML,DL 차이 요약 정리
누가 AI, ML, DL의 차이를 간단하게 말해보아라 하면 저는 이렇게 말할 것 같습니다.
AI, ML, DL의 차이는 범주에 따른 차이입니다. AI는 가장 큰 범위의 개념이며 인간의 지능을 모방하여 만든 인공지능입니다. 그 하위 개념에는 ML이 있습니다. ML은 사람이 규칙을 미리 지정하지 않아도 모델이 스스로 규칙과 패턴을 학습하여 결과를 내놓는 방식입니다. 대표적으로 지도학습, 비지도학습, 강화학습이 있습니다. 지도학습은 입력 데이터와 정답 데이터가 존재하여 이것을 토대로 모델이 학습하는 것이고 비지도 학습은 이와 달리 정답 데이터가 없어 모델이 스스로 정답을 학습합니다. 강화학습은 모델이 어떠한 환경과 상호작용을 하며 행동에 대한 보상과 벌점을 받아 최적의 결과를 내놓도록 학습하는 방식입니다.
마지막으로 DL은 가장 하위 개념으로 인간의 두뇌에서 영감을 받아 인공 신경망을 기반으로 한 방식입니다. 인간의 두뇌에서 뉴런은 서로 연결되어 신호를 주고받으며 정보를 처리하고 학습하는 역할을 합니다. 딥러닝은 이러한 방식을 그대로 차용하여 노드로 구성된 계층적인 구조로 설계되어 있습니다. 대표적인 모델로는 RNN과 CNN이 있습니다. RNN은 순차적인 데이터를 처리하기 적합한 모델로 이전 입력에 대한 정보를 바탕으로 현재 입력을 처리하는 방식으로 작동합니다. CNN은 주로 이미지나 비디오 데이터에서 사용되며 합성곱 연산을 통해 특징을 추출하여 학습하는 방식입니다.
차이를 설명하기 위해 간단하게 개념만 설명했습니다!! 이 안에는 더욱 복잡하고 정교한 개념들이 있습니다.
디스커션이나 오류 지적은 댓글 부탁드립니다!
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AI (인공지능) - Artificial Intelligence
- AI란 Artificial intelligence의 줄임말로 그대로 말하자면 인간의 지능을 인공지능으로 만든 것입니다.
AI의 종류
하위 집합에 속하지 않는 대표적인 AI는 규칙 기반 인공지능이 있습니다. 규칙 기반 인공지능은 인간이 사전에 학습한 정보를 토대로 미리 규칙을 정의해놓는 것입니다. 모델은 이 규칙에만 의존하며 정답을 내놓습니다.
예를 들어 인간이 모델에게 "두발로 걸어다니면 사람, 네발로 걸어다니면 강아지"라는 규칙만을 입력하였다고 하면 모델은 두발로 걸어다니면 무조건 사람, 네발로 걸어다니면 무조건 강아지라고 정답을 내놓습니다. 호랑이나 사자의 이미지를 보여줘도 사람이라고 인식하는 것입니다.
ML (머신러닝) - Machine Learning
- 머신러닝은 AI의 하위 분야로 데이터를 기반으로 스스로 학습하여 패턴을 인식하고 스스로 결정을 내리는 것입니다.
- 사람이 명시적으로 프로그래밍을 하지 않고 데이터를 통해 규칙이나 패턴을 학습합니다.
ML의 대표적 유형
- 지도 학습 (Supervised Learning)
- 지도학습은 정답(label) 데이터를 사용하여 학습하는 방식입니다. 즉, 입력 데이터와 그에 대한 정답 데이터가 주어지고 모델은 그 데이터를 학습하여 주어진 입력에 대한 정답을 예측하는 것을 학습합니다.
- 비지도 학습 (Unsupervised Learning)
- 비지도학습은 정답 데이터가 없는 상황에서 학습하는 방식입니다. 입력 데이터만 주어지고 데이터 간의 관계나 패턴을 파악하는 것을 목표로 합니다.
- 대표적으로 군집화(clustering)이 있습니다. 예를 들어 수천개의 인물 사진만이 주어지고 그 안에서 패턴을 학습하여 여자/남자로 군집화합니다.
- 강화 학습 (Reinforcement Learning)
- 강화학습은 모델의 어떠한 행동에 따라 보상(reward)과 벌점(penalty)을 받으며 학습하는 것입니다.
- 어떠한 환경에서 정의된 에이전트와 상호작용을 하며 최적의 행동을 학습하는 방식입니다.
- 대표적인 예로 알파고가 있습니다. 알파고는 바둑 기보를 통해 학습합니다. 그 후 끝없이 바둑 게임을 하며 바둑에서 승리할 수 있는 최적의 전략을 강화학습을 통해 학습합니다.
DL(딥러닝) - Deep Learning
- 딥러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 받아 인공 신경망을 기반으로 설계된 방식입니다.
- 인공 신경망은 여러 계층으로 이루어져 있으며 각 계층은 입력 데이터를 처리하고 복잡한 특징을 추출합니다.
DL의 대표적 유형
- 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network)
- RNN은 연속적 데이터를 처리하기 적합한 모델로 과거 입력 데이터를 기억하고 학습합니다.
- 합성곱 신경망 (CNN, Convolutional Neural Network)
- 이미지나 비디오 데이터에서 주로 쓰이며 특징을 추출하여 분류하는데 효과적입니다.
- 대표적으로 고양이와 강아지를 구분짓거나 사물을 인식하는 모델로서 활용합니다.
AI,ML,DL 차이 요약 정리
누가 AI, ML, DL의 차이를 간단하게 말해보아라 하면 저는 이렇게 말할 것 같습니다.
AI, ML, DL의 차이는 범주에 따른 차이입니다. AI는 가장 큰 범위의 개념이며 인간의 지능을 모방하여 만든 인공지능입니다. 그 하위 개념에는 ML이 있습니다. ML은 사람이 규칙을 미리 지정하지 않아도 모델이 스스로 규칙과 패턴을 학습하여 결과를 내놓는 방식입니다. 대표적으로 지도학습, 비지도학습, 강화학습이 있습니다. 지도학습은 입력 데이터와 정답 데이터가 존재하여 이것을 토대로 모델이 학습하는 것이고 비지도 학습은 이와 달리 정답 데이터가 없어 모델이 스스로 정답을 학습합니다. 강화학습은 모델이 어떠한 환경과 상호작용을 하며 행동에 대한 보상과 벌점을 받아 최적의 결과를 내놓도록 학습하는 방식입니다.
마지막으로 DL은 가장 하위 개념으로 인간의 두뇌에서 영감을 받아 인공 신경망을 기반으로 한 방식입니다. 인간의 두뇌에서 뉴런은 서로 연결되어 신호를 주고받으며 정보를 처리하고 학습하는 역할을 합니다. 딥러닝은 이러한 방식을 그대로 차용하여 노드로 구성된 계층적인 구조로 설계되어 있습니다. 대표적인 모델로는 RNN과 CNN이 있습니다. RNN은 순차적인 데이터를 처리하기 적합한 모델로 이전 입력에 대한 정보를 바탕으로 현재 입력을 처리하는 방식으로 작동합니다. CNN은 주로 이미지나 비디오 데이터에서 사용되며 합성곱 연산을 통해 특징을 추출하여 학습하는 방식입니다.
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