딥러닝 기술이 대두되면서부터 인공지능은 획기적으로 도약하게 되었습니다.
우리 일상은 이미 머신러닝, 딥러닝으로 포화되어 있는데요. 그렇다면 딥러닝은 정확히 어떤 개념을 뜻하는지에 대해 알아봅시다.
딥러닝은 무엇일까?
딥러닝은 기계학습 기술 종류 중 하나로, 인공 신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 뜻합니다.
딥러닝 기술은 이미지를 분류하고, 음성을 인식하며, 물체를 감지하고, 내용을 설명하는 데 사용됩니다. 주로 분류, 인식, 감지, 그리고 이해 능력을 개선하는 데 쓰이죠.
해가 갈수록 인공지능 알고리즘이 개선되면서 딥러닝 기술의 성능은 향상되고 있고, 새로운 머신 러닝 접근법 덕분에 모델의 정확도도 높아지고 있는 실정입니다.
또 텍스트 번역이나 이미지 분류와 같은 응용 분야에 적합한 새로운 종류의 신경망도 꾸준히 개발되고 있습니다. 특히 버추얼 인플루언서로 불리는 가상의 유튜버 ‘Vtuber’는 모션 캡처와 딥러닝 등의 최첨단 기술을 적용해 움직임과 목소리를 자연스럽게 한 사례라고 볼 수 있습니다.
그렇다면, 머신러닝은 무엇일까?
머신러닝은 데이터를 구문 분석하고 해당 데이터를 통해 학습한 후 정보를 바탕으로 결정을 내리기 위해 학습한 내용을 적용하는 알고리즘입니다.
머신 러닝 알고리즘의 쉬운 예로 주문형 음악 스트리밍 서비스를 들 수 있는데요. 머신 러닝 알고리즘은 청취자의 선호 사항을 음악적 취향이 비슷한 다른 유저와 연관시켜 새 노래와 아티스트를 추천합니다.
머신러닝은 자동화된 추천을 제공하는 많은 서비스에서 이용됩니다.
딥러닝 머신러닝 차이, 어떻게 구별할까?
쉽게 말해 딥러닝은 머신 러닝의 하위 개념이라고 볼 수 있습니다.
실제로 머신 러닝은 딥러닝을 포괄하고 있는 개념입니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하여 예측이나 판단을 제공하는 기술이며, 딥러닝은 깊은 인공신경망 알고리즘을 활용하는 머신러닝 기술입니다.
즉 쉽게 말해, 머신 러닝은 특징에 대한 데이터를 만들고 분류만 기계가 학습하는 방식이지만, 딥러닝은 데이터를 입력받아 인공신경 학습이 가능해 전체 네트워크 구조가 학습 대상이 됩니다.
