머신러닝과 딥러닝은 지난 2년간 많은 관심을 모아 온 인공 지능의 두 가지 하위 집합입니다. 딥러닝과 머신러닝의 차이점이 무엇인지, 그리고 어떻게 이 두 가지 인공 지능의 하위 집합을 새롭고 흥미로운 사업 기회에 활용할 수 있는지에 대해 설명해 드리겠습니다.
딥러닝 vs 머신러닝
시작하기 전에, 딥러닝과 머신러닝이라는 용어가 무엇을 의미하는지에 대한 기본적인 이해를 여러분이 알고 있기를 바랍니다. 그렇지 않다면 더미에 대한 딥러닝과 기계적 학습에 대한 몇 가지 간단한 정의가 있습니다.
- 머신러닝: 구조화된 데이터를 통해 스스로 먹고 싶은 출력물을 생산하기 위해 사람의 개입 없이 자신을 수정할 수 있는 알고리즘의 창조와 관련된 인공 지능의 하위 집합입니다.
- 딥러닝: 알고리즘이 생성되고 머신러닝과 유사하게 작동하는 머신러닝의 하위 집합입니다. 하지만 이러한 알고리즘에는 여러 계층이 있습니다. 각 계층이 피드 하는 데이터에 대해 서로 다른 해석을 제공합니다. 이러한 알고리즘의 네트워크는 인공 신경 네트워크라고 불리며, 그것의 기능이 영감을 주는 것이거나, 여러분이 말할 수 있듯이, 뇌에 존재하는 인간 신경 네트워크의 기능을 모방하려는 시도입니다.
딥러닝으로 개와 고양이 구별하기
여기 개와 고양이의 사진들이 있습니다. 머신러닝과 딥러닝 네트워크가 그것을 이해해야 할 때 무슨 일이 일어날까요? 위의 이미지를 보세요. 여러분이 보게 될 것은 고양이와 개들의 사진들입니다. 이제, 여러분이 머신러닝 알고리즘과 딥러닝 네트워크의 도움으로 개와 고양이의 이미지를 따로 식별하고 싶다고 가정해 보겠습니다.
머신러닝을 통해 해결
알고리즘이 두가지 종류의 개와 고양이에 따라 컬렉션의 이미지를 분류할 수 있도록 해야 합니다. 하지만 알고리즘은 어떤 것이 어떤 것인지 어떻게 알 수 있을까요?
위의 머신러닝의 정의에서처럼 이 질문에 대한 대답은 구조화된 데이터입니다. 개와 고양이의 사진에 두 동물의 특정한 특징을 정의하는 방식으로 라벨을 붙이면 됩니다. 이 데이터는 머신러닝 알고리즘이 학습하기에 충분할 것이고, 그러고 나서 그것이 이해한 라벨에 기초하여 계속 작동할 것이고, 두 동물의 수백만 개의 다른 그림들을 해당 라벨을 통해 학습한 특징에 따라 분류할 것입니다.
딥러닝을 통해 해결
딥러닝 네트워크는 이 문제를 해결하기 위해 다른 접근법을 취할 것입니다. 딥러닝 네트워크의 주요 이점은 두 동물을 분류하기 위해 반드시 그림의 구조화된/라벨화된 데이터가 필요하지 않다는 것입니다.
딥러닝을 사용하는 인공 신경망은 입력(이미지 데이터)을 네트워크의 다른 층을 통해 전송하며, 각 네트워크는 영상의 특정 특징을 계층적으로 정의합니다. 이것은 우리의 뇌가 문제를 해결하기 위해 어떻게 작용하는지 와 비슷한 방식으로 다양한 개념의 계층과 관련된 질문들을 통해 답을 찾음으로써 이루어집니다.
데이터가 깊은 신경 네트워크 내의 층을 통해 처리된 후, 시스템은 두 동물을 이미지로부터 분류하기 위한 적절한 식별자를 찾습니다.
고양이와 개의 분류는 머신러닝 기초와 딥러닝 네트워크가 작동하는 방식의 차이를 이해하는 데 도움이 되는 예시입니다. 그렇지만 딥러닝과 기계적 학습 모두 실제로 대부분의 경우에 동시에 적용할 수 있는 것은 아닙니다. 잠시 후 설명하겠습니다.
이 예시에서, 우리는 머신러닝 알고리즘이 고양이와 개의 이미지를 이해하고 분류를 배운 후 출력을 생성하기 위해 레이블이 있는 구조화된 데이터를 요구하는 것을 보았습니다.
반면에, 딥러닝 네트워크는 네트워크의 계층 내에서 처리되는 데이터를 통해 두 동물의 이미지를 분류할 수 있었습니다. 그것은 이미지를 분류하는 통일된 방법을 형성하기 위해 축적된 각 계층에 의해 처리된 다른 산출물에 의존하기 때문에 어떠한 라벨/구조화된 데이터도 필요하지 않았던 것입니다.
딥러닝과 기계적 학습의 주요 차이점은 데이터가 시스템에 표시되는 방식에서 기인합니다. 머신러닝 알고리즘은 거의 항상 구조화된 데이터를 요구하는 반면, 딥러닝 네트워크는 ANN(인공 신경망)의 레이어에 의존합니다.
머신러닝 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터를 이해함으로써 작업을 학습한 다음 이를 사용하여 더 많은 데이터 집합을 가진 추가 출력을 생성합니다. 하지만, 실제 결과가 유효하지 않을 때는 인간의 개입이 필요해집니다.
딥러닝 네트워크는 인간의 개입을 필요로 하지 않습니다. 신경 네트워크에 중첩된 계층들이 다양한 개념의 계층 구조를 통해 데이터를 입력하기 때문에 결국 자신의 오류를 통해 학습합니다. 하지만 데이터 품질이 충분하지 않으면 이러한 데이터도 결함이 있는 결과를 초래할 수 있습니다. 결과의 품질을 최종적으로 결정하는 것은 데이터의 품질입니다.
딥러닝은 머신러닝 알고리즘보다 훨씬 더 많은 데이터를 필요로 합니다. 그 이유는 백만 개 이상의 데이터 포인트에 노출되었을 때 신경 네트워크의 레이어 내에서 가장자리(개념, 차이점)를 식별할 수 있기 때문입니다. 반면에 머신러닝 알고리즘은 사전 프로그래밍된 정의된 기준을 통해 학습할 수 있습니다. 상기에 대부분의 경우에 동시에 적용할 수 있지 않다는 것은 이런 의미입니다.