이번 포스팅에서는 우리의 일상에서 점차 중요성이 커지고 있는 ‘인공지능(인공지능)’, ‘머신러닝’, 그리고 ‘딥러닝’에 대한 정의와 간단한 개념 정리를 해보겠습니다. 이 세 가지 용어들은 서로 밀접하게 연관되어 있지만 서로 구별되는 각각의 고유한 개념도 가지고 있습니다. 그럼 함께 알아보시죠!
머리말
인공지능은 컴퓨터나 로봇이 인간처럼 생각하고 행동할 수 있게 하는 능력을 의미합니다.
머신러닝은 인공지능을 실현하는 방법 중 하나로 컴퓨터가 경험을 통해 학습하고 자체적으로 스스로를 향상시키는 방법들을 포함합니다.
딥러닝은 머신러닝의 한 부분으로 인간의 뇌가 작동하는 방식을 본뜬 학습 방식을 채택하고 있습니다.
정리하자면 인공지능은 가장 포괄적인 개념이며 그 하위 범주로 머신러닝이 위치합니다. 또한, 머신러닝의 하위 범주로 딥러닝이 포함되어 있습니다. 이런 계층 구조를 이해하는 것이 인공지능, 머신러닝, 그리고 딥러닝의 기본 개념을 이해하는 데 중요한 첫 걸음이 될 것입니다.
1. 인공지능의 개념
인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 컴퓨터가 사람처럼 학습하고, 문제를 해결하며, 인식하고, 판단할 수 있게끔 만들어줍니다.
그리고 이것은 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등의 다양한 하위 분야로 이어지게 됩니다.
인공지능은 크게 좁은 인공지능과 일반 인공지능의 두 가지 유형으로 분류가 됩니다. 좁은 인공지능은 특정 작업에 특화되어 설계된 것을 의미하며 음성을 인식하고 응답하는 '시리(Siri)'와 같은 것이 대표적입니다. 반면에 일반 인공지능은 사람처럼 다양한 작업을 수행할 수 있는 것을 의미합니다. 하지만 현재 대부분의 인공지능은 좁은 인공지능에 속하며 일반 인공지능은 아직까지는 연구 단계에 머물러 있습니다.
이제 인공지능이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 인공지능은 알고리즘과 통계 모델을 활용하여 대량의 데이터를 분석합니다. 이를 통해 패턴을 인식하고 예측을 생성하고 결정을 내리게 됩니다. 이 과정을 통해 인공지능은 학습하며 이미지 인식이나 언어 번역 등의 작업을 수행할 수 있게 됩니다.
인공지능은 영화에서나 볼 법한 미래의 상상들을 현실로 만들고 있습니다.
음성 인식 기능이 탑재된 스마트폰에서부터 넷플릭스의 영화 추천, 자동 메일 필터링 등 우리 일상의 많은 부분들에 이미 깊숙이 들어와 있습니다.
인공지능은 앞으로도 점차 더 많은 분야에서 활용될 것이며 현대사회와 우리의 생활에 더 큰 변화를 가져올 것입니다.
2. 머신러닝의 개념
머신러닝(Machine Learning, ML)은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 흥미롭고 복잡한 분야입니다.
머신러닝을 간단하게 정의하면 인공 지능의 한 분야로서 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍 되어있지 않아도 스스로 학습하고 성장할 수 있는 능력을 제공하는 기술입니다.
이 기술은 과거의 데이터를 학습하여 새로운 결과를 예측하는 데 사용되는 알고리즘을 기반으로 합니다. 이런 방식을 통해 컴퓨터는 스스로 패턴을 인식하고 분석하며 학습하게 됩니다. 그런데 머신러닝이 왜 중요할까요? 머신러닝은 고객의 행동과 비즈니스 운영 패턴을 파악하는 데 도움을 주며 새로운 제품의 개발을 돕는 데에도 중요한 역할을 합니다. 이것이 바로 오늘날의 거대 기업들이 머신러닝에 투자를 아끼지 않는 이유입니다. 머신러닝에는 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 반지도 학습(Semi-Supervised Learning), 그리고 강화 학습(Reinforcement Learning)이라는 네 가지의 주요한 접근법이 있습니다. 이러한 방법들은 모두 예측하고자 하는 데이터의 유형에 따라 선택이 됩니다.
머신러닝의 활용도는 매우 넓습니다. 가장 잘 알려진 예로 페이스북의 뉴스 피드를 구동하는 추천 엔진이 있습니다. 뿐만 아니라 고객 관리, 비즈니스 지능, 인사 정보 시스템, 자율주행 차량, 가상 상담원 등에서도 머신러닝이 활용되고 있습니다. 머신러닝은 인공지능의 성장에 따라 자연스레 인기가 증가하고 있으며 특히 딥 러닝 모델은 오늘날 가장 고급 인공지능 애플리케이션을 구동하고 있습니다. 머신러닝 플랫폼은 아마존, 구글, 마이크로소프트, IBM 등 주요 기업들이 경쟁하여 고객들을 유치하는 분야 중 하나로서 앞으로도 점점 더 중요해지고 있는 추세입니다.
3. 딥 러닝의 개념
딥 러닝(Deep learning)은 머신러닝의 한 부분으로 컴퓨터가 정보를 예측하고 분류하도록 가르치는 기술입니다.
여러 계층 구조를 통해 입력값을 필터링하는 방식을 사용하며 이는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식에서 영감을 얻었습니다.
이러한 방법은 뇌의 새겉질(Neocortex)에서의 뉴런 계층 동작을 모방하여 인공 신경망을 구성하는 데 사용됩니다.
그렇다면, 딥 러닝에서 사용되는 뉴런은 어떤 구조를 가지고 있으며 어떻게 작동할까요? 뉴런은 입력 신호를 받아서 그것을 전달하는데 이런 과정들을 반복해서 출력 신호를 만듭니다. 이러한 과정은 최종적인 출력 신호를 얻을 때까지 계속해서 반복하게 됩니다. 그리고 인공 신경망은 컴퓨터가 원하는 작업을 수행하도록 가르치는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 특정한 지침을 그대로 따르는 하드 프로그래밍 방식과는 다릅니다. 신경망에 입력값과 원하는 출력값을 제공하면 신경망이 스스로 학습을 하게 되는 방식입니다.
다양한 유형의 신경망들이 있지만 그 중에서도 피드포워드(feed forward)와 피드백 네트워크(Feedback Network)가 주로 사용됩니다. 또한, 활성화 함수라는 개념도 중요한데 이는 신경망의 각 노드에서 출력값을 결정하는 역할을 합니다. 이런 신경망이 어떻게 학습하는지는 '역전파(Backpropagation)'라는 개념을 통해 이해할 수 있습니다. 역전파는 신경망이 모든 가중치를 동시에 조정할 수 있게 하는 방법으로 네트워크의 학습과 성능 향상에 중요한 역할을 합니다.
끝으로, 신경망은 최적의 가중치를 찾기 위해 '경사 하강법(Gradient Descent)'이라는 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 함수의 최솟값을 찾는 방법이며 변형된 형태인 '확률적 경사 하강법(Stochastic gradient descent)'을 통해 데이터의 각 행에 대한 가중치를 조정할 수 있습니다. 이 방법은 높은 변동성을 허용하며 전역 최솟값을 찾을 수 있게 합니다. 이를 통해 신경망은 더 효율적으로 학습하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이것이 바로 딥 러닝이 어떻게 작동하는지에 대한 간략한 설명입니다.
마치며
지금까지 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의는 무엇이며 서로 어떻게 서로 연결되어 있는지 그리고 각각의 개념들에 대해서도 정리해 보았습니다.
일반인들에게는 어렵고 생소한 내용이지만 평소에 이 분야에 대해 관심이 있었던 분들께는 어느 정도 도움이 되셨으리라 생각합니다.
