[우련통운] - AI 인공지능- 머신러닝(machine learning)과 딥러닝(deep learning)

醫우롄퉁운醫머신러닝ニング딥러닝醫AI醫인공지능醫4차산업혁명醫신기술醫딥러닝 사례醫machine learning醫deep learning 안녕하세요!! 우련통운입니다.오한씨는 머신러닝과 딥러닝에 대한 정보를 가지고 왔습니다!!

최근 4차 산업혁명은 제조산업은 물론 일상생활에까지 영향을 미치고 있습니다."그리고, 인공지능을 활용한 기술인 "머신러닝"과"딥러닝"에 대한 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 머신 러닝과 딥 러닝은 무엇이며, 이 두 가지 차이점에 대해 알아 봅시다.醫~醫사전적 정의 머신러닝은 인공지능의 한 분야에서 컴퓨터를 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 일으킵니다. 딥러닝은 다양한 비선형 변환 기법의 조합에 의해, 고수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합이며, 큰 틀에서 사람의 의문방식을 컴퓨터에 가르치는 기계 학습의 한 분야이다.인공지능-머신러닝-딥러닝

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인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 전체와 관련이 있는 단어입니다. 가장 폭넓은 개념이 인공지능, 다음은 머신러닝, 딥러닝입니다.인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 기술입니다.머신러닝과 딥러닝은 인공지능에서 보다 자신감이 이를 효율적으로 세분화하여 개발된 기술입니다. 머신러닝머신러닝 이전의 인공지능은 인공지능이 수행해야 하는 규칙을 프로그래머가 일일이 코드를 작성해야 했는데 머신러닝 기술이 도입되면서 인공지능이 스스로 학습하고 규칙을 만들어 내고 있습니다.머신러닝은 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술로 사람이 학습하듯이 컴퓨터가 스스로 학습하고, 그래서 컴퓨터가 사건을 자동으로 해결하는 것을 의미합니다. 컴퓨터에도 통계적 데이터를 입력해서 스스로 학습시켜서 새로운 결과를 얻도록 하는 거죠.

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현재 머신러닝 기술을 개발, 활용하고 있는 대표적인 글로벌 소기업으로는 구글을 비롯해 아마존, IBM 등이 오픈소스로 알고리즘을 더욱 연구개발하고 있습니다.딥러닝 딥러닝도 매닌그라신의 한 분야이지만 차이가 있습니다.머신러닝은 다양한 정보를 먼저 학습하고 그 학습한 결과를 이용해 새로운 것을 예측합니다. 하지만 딥러닝은 이런 학습도 스스로 판단해서 미래 상황을 예측합니다.딥러닝을 간단히 정의하면 컴퓨터가 스스로 인간처럼 학습할 수 있는 인공지능 기술이다. 딥러닝은 인공신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 기계학습의 비결로 세 가지가 있습니다.1.지도학습 데이터를 통해 예시적으로 각 데이터가 가진 의미를 학습시키고 새로 입력된 데이터의 의미를 알아보는 학습비결.2. 비지도 학습 예시 없이 입력 데이터만으로 기계가 스스로 결과를 도출하는 학습비결이다.3. 강화학습 입력데이터로 기계가 결과를 도출하면 사람은 정해진 규칙으로 피드백을 함으로써 기계가 학습하는 비결이다.

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딥러닝의 경우 국내에서는 상하가 대표적인 큰 기업입니다.상하 딥러닝 머신 비전 "스아킷"은, 아시아나 유럽등에서도 유행이 많아, 해외에의 수출도 활발하게 행하고 있습니다. 구글이 개발한 알파고도 원 딥러닝의 사례라고 할 수 있습니다.이세돌과 바둑 대결을 펼친 알파고는 4대 1로 승리해 세계를 놀라게 했습니다.알파고는 딥러닝 강화학습 비결의 사례로 이세돌이 4:1 또는 5:0으로 본인이 이길 것으로 예상했는데 알파고가 승리한 겁니다. 머신러닝과 딥러닝의 표결적인 차이, 컴퓨터로 데이터를 처리하는 것은 공통점입니다.하지만 접근 방법이 달라요. 머신러닝의 경우 인간이 가장 먼저 처리합니다. 사람이 트레이닝 데이터를 적절히 분류한 다실리 컴퓨터가 인식할 수 있도록 합니다. 컴퓨터가 축적된 데이터를 바탕으로 이미지의 특징을 종합하여 답을 도출하는 것이 머신러닝입니다. 딥러닝은 인간이 개입하지 않습니다.딥러닝 알고리즘이 회선 신경망을 이용해 스스로 분석하고 답을 내는 방식입니다. 정세에 따라 머신 러닝이 필요한 경우도 있고, 딥 러닝이 필요한 경우도 있습니다.스마트 팩토리에서도 인공 지능과 머신 러닝, 딥러닝은 빼놓을 수 없는 기술입니다. 기존의 센서와 비전 시스템에 이러한 기술을 조합하여 보다 정확하고 신속하게 제품을 식별할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이처럼 머신러닝과 딥러닝은 스마트팩토리, 자율주행자동차, 얼굴인식 등 다양한 분야에 활용되고 있어 많은 관심을 받고 있습니다. 머신러닝과 딥러닝에 대해 이해하는데 도움이 되었으면 하는 마음에 최근까지 우련통운의 인턴 김예슬이었습니다. 감사합니다

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