인공지능 vs. 머신러닝 vs. 딥러닝

인공지능

인간의 지능을 기계로 만드는 것

 

기계로부터 만들어진 지능.

컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능.

인공적인 지능/ 기계가 인간의 인지 과정을 모방하는 것

(위키피디아)

 

 

인공지능을 실현시키는 기술:

기계 학습 이외에도 '전문가 시스템 (Expert System), 퍼지 이론 (Fuzzy Theory),

유전 알고리즘 (Genetic Algoritms), BDI아키텍쳐 (BDI Architecture)' 등

 

머신러닝

인공지능을 구현하는 기술, 인공지능 문제들을 푸는 방법 중 하나

크게 supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning으로 나누어짐

 

컴퓨터 공학의 한 분야로 통계적 기법을 사용하여 명백하게 프로그램 된 것이 아닌

컴퓨터 시스템에 데이터를 이용하여 '학습' 능력을 주는 것

→ 컴퓨터에게 데이터를 통해 학습하는 능력을 주는 것

 

지도학습 (Supervised Learning)
데이터와 데이터 각각의 정답 간 상관관계를 모델링

비지도학습 (Unsupervised Learning)
정답이 존재하지 않는 데이터의 숨겨진 특정 패턴을 찾는 과정

강화학습 (Reinforcement Learning)
특정 환경에서 특정 행동에 따른 결과의 보상을 통하여 학습하는 알고리즘.

최종 보상을 극대화 하도록 학습하는 방식

 

딥러닝

perceptron에 근거한 artificial neural network의 일종

머신러닝적 접근 중 한가지

 

 

참고

• 최건호. (2019). 파이토치 첫걸음. 한빛미디어.
• 위키피디아