[딥러닝] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이는?

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이는?

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계: 머신러닝과 딥러닝은 인공지능에 포함되는 개념이고, 딥러닝은 머신러닝에 포함되는 개념이다.

• 인공지능(Artificial Intelligence): 사람의 지능을 만들기 위한 시스템이나 프로그램
• 머신러닝(Machine Learning) / 기계학습: 명시적으로 규칙을 프로그래밍하지 않고, 데이터로부터 의사결정을 위한 패턴을 기계가 스스로 학습함.
  • 학습 방법에 따라 다시 3가지로 나뉨
  • 지도 학습(supervised learning): 정답이 있는 데이터로 학습시키는 것. 예) 분류, 회귀
  • 비지도 학습(unsupervised learning): 정답이 없는 데이터로 학습시키는 것. 예) 클러스터링
  • 강화 학습(reinforcement learning): 정답의 여부와 관계 없음. (제한된 환경에서) 자신이 한 행동에 대해 보상을 받으며 학습하는 것. 예) Q-learning, DQN
  • (추가) 세미 지도 학습(semi-supervised learning):
    • 적은 labeled data가 있고, 대량의 unlabeled data가 있으면 적용 가능. 예) GPT
    • unlabeled data를 이용해 지도학습의 성능을 높이는 것이 목표
    • labeled data를 만들기 위한 시간과 비용이 크기 때문에, unlabeled data는 labeled data보다 훨씬 양이 많음
• 딥러닝(Deep Learning): 머신러닝 알고리즘 중 인공신경망(artificial neural network)으로 만든 것

⇒ 학습하려는 데이터의 여러 특징 중 특징을 추출할 때 사람이 개입하면 머신러닝, 개입하지 않으면 딥러닝에 해당