AI-머신러닝-딥러닝 그관계를 알기쉽게 찾아봅시다!

 

연휴가 끝나고 새롭게 시작하는 수요일입니다.

그래도 오늘이 수요일이라는 점에서 그나마 위안을 삼으면서 하루를 보내야 하지 않을까 생각합니다.

연휴는 즐겁게 보내셨는지 모르겠네요.

오늘 제가 포스팅할 이야기는 지난 연휴 때 제가 교보문고에 갔다가 

아 이 내용에 대해서 한 번쯤 포스팅하고 싶다고 생각이 들어서 포스팅을 할까 합니다.

사실 내용을 저도 하나하나 공부하고 있는 부분이고, 방대한 부분이라 한 번에 포스팅 하기는 어려울 것 같아요.

그래서 몇 편에 이어서 간간히 올려드려 볼게요.

저도 공부를 해가면서 올려야 하는 것이라 한 번에 줄줄줄 올려드리기는 어려울 것 같다는 생각이 들더라고요.

내용도 쉬운 부분이 아니라서요.

 

 

 

 

무엇인가 엄청 거창한 걸 이야기하려나 보다. 하시지만 아마도 우리 평범한 직장남이나 직장인 여러분들이 잘 알고 계시고,

혹은 여러 번 들어보셨을 내용이실 것 같아요.

바로 AI부터 시작하여 머신러닝 - 딥러닝까지 이어지는 요즈음의 인공지능 그리고 새로운 신기술에 대한 이야기입니다.

제가 이 부분에 관심을 갖게 된 것은 몇 년 전부터 AI가 대두되고 회사에서도 RPA 등 여러 가지 방안으로 인공지능과 딥러닝에 대해서 강조를 하고 있어서 관심을 갖게 되었어요.

특히나 우연한 기회로 미국에 출장을 가게 되었는데 미국의 실리콘벨리의 선진사의 사례를 알아보러 갔던 출장이었는데 구글이나 시스코 등 많은 기업들이 딥러닝에 대해서 엄청 관심이 많고 개발을 한창 하고 있더라고요.

그 뒤로 한국에서도 그 열기가 이어지고 있고, 한국이 더 앞서가는 부분도 있는 것 같아요.

그래서 우리도 현대사회를 살면서 이런 내용은 한 번쯤 알고 넘어가면 좋을 것 같아서 글을 포스팅해 보려 합니다.

사실 제가 전문가가 아니니 내용이 틀리거나 잘못될 수도 있으니 잘못된 정보는 지적해 주시면

저도 배우고 수정하도록 하겠습니다.

 

교보문고에 갔더니 이 머신러닝과 딥러닝에 대한 책들만 있는 코너가 별도로 있을 정도로 엄청난 관심이 있는 것을 알 수 있는 것 같아요.

사람들도 이것저것 많이 찾아보시는 것 같고, 저도 이 코너에서 여러 책을 읽었는데 어렵긴 하더라고요.

교보문고 딥러닝 관련 서적들

그럼 오늘은 우선 오버뷰! 대략적인 맥락에 대해서 이야기를 먼저 해볼까 합니다.

출처 : PIXABAY 사이트

딥러닝을 이야기하기 전에 AI(Artificial Intelligence)에 대해서 먼저 알고 넘어가야 할 것 같아요.

인공지능이라고 하죠. 인공지능의 의미는 크게 본다면 인간의 합리적인 사고나 행동을 따라 하거나 모방해서 자동화시킨 프로세스를 말한다고 할 수 있습니다. 

쉽게 생각한다면 계산기도 숫자와 일부 버튼을 통해서 값을 도출해 주는 기계이니 이것도 인공지능 중의 하나라고 한다고 하더라고요.

우리가 필요할 때 매다 머리를 사용하지 않고 새롭게 로직이나 구조를 짜지 않아도 쉽게 답을 내어 주는 것! 자동으로 무엇인가를 해결해 주는것! 그것이 바로 인공지능의 의미라고 합니다. 

이렇게 인공지능은 우리의 삶 속에 엄청나게 밀접하게 다가와 있었고 생활화되고 있었죠.

즉 인공지능은 우리와 같은 사람이 할 수 있는 일을 기계가 가종적으로 대신해주는 것을 말하는데,

요즈음은 그 범위가 점차 좁혀지고 더 디테일 해지면서 머신러닝과 딥러닝이라는 새로운 기술이 나타나고 있는 것을 알 수 있습니다.

크게 그림으로 표시해 본다면 아래와 같은 그림이 될 수 있을 것 같아요.

제가 여기저기서 찾아서 만들어본 다이어그램입니다.

AI라는 인공징의 큰 범주 안에 머신러닝 즉 기계학습이라는 것이 생겨났고 

그 뒤에 뇌과학이 발전하면서 머신러닝 보다 더 디테일하고 우리가 흔히 말하는 암묵적 지식까지를 패턴화 시켜줄 수 있는 Deep Learning이라는 분야가 추가적으로 파생된 것이 아닌가 하는 생각을 해보게 되었습니다.

하지만 이 Deep Learning도, Machin Learning의 범주 안에서 새롭게 발전하고 있는 분야이며 이 Machin Learning는 AI라는 인공지능의 범위 안에서 더 깊이 있게 발전하고 있는 모습이라는 것을 우리가 알고 있어야 할 것 같습니다.

 

제가 위의 다이어그램이 중요하다는 것을 느낀 이유는 우리가 여러 가지 지식을 하나씩 따로 배우고 습득하다 보면 그것들 간의 연관관계를 찾아내기가 쉽지 않다는 것을 알게 되었습니다.

AI는 AI대로, 머신러닝은 머신러닝대로 이해하려 하면 그 이해는 반쪽자리 이해밖에 되지 않는다는 것을 알게 된 것이죠.

그래서 저 다이어그램의 맥락을 이해한 후에 하나하나의 개념을 이해하는 것이 중요하다고 생각이 들어요.

그래서 오늘은 저 다이어그램에 대한 설명을 주로 드렸어요.

그리고 앞으로 가 세세한 하나의 이야기를 해볼까 합니다.

우선 저는 이 AI, 머신러닝, 딥러닝의 공통점에 대해서 오늘은 간략하게 이야기해보고 싶어요.

이 3가지의 공통점은 제가 생각하기에는 데이터의 조합과 분석 그리고 룰과 규칙을 찾아내는 것이 아닐까 하는 생각이 들어요.

공통점이 이 데이터를 어떻게 분석하고 결과를 도출해 내는 것인가 이지만 딥러닝이 더 주목받는 이유는 그 데이터를 분석하면서 단순히 결과만을 가져오는 것이 아니라 그 결괏값들의 패턴을 찾아내서 다음에도 값을 자동으로 찾아낼 수 있도록 하는 학습이 이루어지는 것이 특징이라고 할 수 있습니다.

이러한 패턴을 통해서 딥러닝은 사물이나 행동의 분류를 정리하고 추론이나 판단하기 위한 기준이나 룰을 찾아내서 이를 정형화시키는 것이라고 할 수 있는데요.

이처럼 딥러닝이 주목받는 이유는 사람이 하던 결괏값에 대한 추가적인 분석 그리고 디테일을 찾아낼 수 있다는 장점에서 더 각광받고 있는 것이 아닌가 하는 생각을 해보게 되었습니다.

앞으로 저도 딥러닝이나 머신러닝에 대해서 더 공부해서 포스팅을 해보도록 하겠습니다.

오늘은 간단한 오버뷰라고 생각하시면 될 것 같아요!!!

 

그럼 더 열심히 공부해서 포스팅하도록 하겠습니다.!!