[개념 설명] AI vs Machine Learning vs Deep Learning

AI 란 무엇인가?

AI는 General AI와 Narrow Ai로 구분된다

- General AI 는 모든 것을 다 할 수 있는 AI를 의미한다. ex) 아이언맨

- Narrow AI 는 한 분야의 것만을 할 수 있는 AI 이다. ex) 우리가 일반적으로 개발하는 AI를 의미한다. 

- 이러한 Narrow AI는 능동적으로 명령을 줘야 움직였던 머신들을 생각을 가지고 움직이도록 변화시키는 모든 기술들을 포괄하여 말한다.

 

Machine Learning이란 무엇인가?

Machine Learning 은 작게는 3가지로 나뉜다. 

Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning이다.

Superviesed Learning - 정답 label이 주어져 이를 기반으로 학습하는 머신런닝 기법이다.                                    ex) 주식 예측

Unsupervised Learning - 정답이 없는 문제를 학습시키는 머신런닝 기법,                                                              ex) clustering 

Reinforcement Learning- 당근과 책을을 줌으로써 문제를 알아서 학습할 수 있도록 하는 머신런닝 기법               ex) 알파고

 

Classification vs Regression 이란 무엇인가?

Supervised Learning은 크게 2가지로 나뉜다. Classification, Regression 이다.

Classification : 이진분류, 다중분류 와 같이 discrete한 output을 내는 문제이다.                                                  ex)주식의 값이 오를지 내릴지지 예측

Regression : 연속적인 output을 예측하는 문제이다.                                                                                          ex) 주식의 수치를 예측하는 문제.

 

Deep Learning이란 무엇인가?

Deep Leanring은 심층 신경망을 사용한 머신런닝 기법 중 한가지이다. 신경망을 어느 분야에 사용했느냐에 따라 신경망 모델이 다르며 크게 CNN, RNN, GAN, Reinforcement 계열이 연구가 많이 진행되었다.

CNN : CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로 이미지 분류에 주로 사용되는 딥러닝 모델이다. 얀 르쿤 교수님이 처음으로 만들었다. 

RNN : RNN 은 Recurrent Neural Network의 약자로 주로 음성인식에 활용되며, 이전 데이터를 고려하여 문맥을 파악한 후 다음에 나올 단어를 예측하거나 말의 의미를 파악할 때 주로 사용된다.

GAN : GAN 은 Generative Adversarial Neural Network의 약자로 생성적 적대 신경망이다. 경쟁을 통해서 배운다는 의미이다. 이안굿펠로우 라는 사람이 만든 뉴럴네트워크로  감별사(Detective)가 실제 데이터와 생성해낸 데이터를 감별하지 못할 때까지 적대적으로 학습시키는 기법이다.

 

Reference

1)AI, Machine Learning, Deep Learning 차이

http://www.youtube.com/watch?v=arbbhHyRP90 

2) GAN이란 무엇인가

http://www.youtube.com/watch?v=N9ewzLUZhL8" target="_blank" rel="noopener" data-mce-href="http:// http://www.youtube.com/watch?v=N9ewzLUZhL8">http:// http://www.youtube.com/watch?v=N9ewzLUZhL8