지난 몇 년 동안 테크(Tech) 관련 기사를 읽어 왔다면 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥 러닝과 같은 용어를 접해보셨을 것입니다. 이 용어들은 차이점에 대한 설명 없이 자주 사용되곤 합니다. 하지만 분명히 말하자면, 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 상호 교환할 수 없습니다.
인공지능 기술이 일상생활에 점점 더 깊숙이 자리 잡으면서 차별화된 기술들이 사회에서 어떻게 사용되고 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 단순하게는 시리나 알렉사와 같이 스마트폰과 가정에 존재하는 스마트 기술이 무엇인지 아는 것이 중요해질 수 있죠.
오늘은 이 포스트에서는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML), 딥러닝의 차이점을 다룰 것입니다. 또한 이러한 인공지능 기술을 구축하기 위한 몇 가지 사례와 기업에서 인공지능 기술을 구현하려는 경우 주의해야 할 사항을 함께 살펴보겠습니다.
정의
인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝의 차이점을 이해하기 위한 가장 좋은 방법은 각각 용어의 구성 요소인 그레이디언트로 생각하는 것입니다. 인공지능(AI)은 머신러닝을 아우르는 포괄적 용어지만, 딥 러닝은 머신러닝의 한 종류입니다. 이제 이 용어들이 함께 작동하는 방식을 기본적으로 이해했으므로 각각의 세부 사항에 대해 알아보겠습니다.
인공지능이란?
인공지능(AI)은 다른 많은 기술들을 포괄하는 용어로써 가장 간단한 용어로써 인간 지능의 특성을 모방하거나 구현할 수 있는 기계를 뜻합니다. 인공지능은 수십 년 동안 영화와 공상 과학 소설의 이론이자 스토리텔링 일부로 여겨졌습니다. 하지만 이제는 인공지능이 현실이 되었습니다. 인공지능은 과거에 인간이 수행하던 작업을 자동화, 예측 및 최적화하기 위해 여러 산업 분야의 비즈니스에서 사용되고 있습니다. 이를 통해 비즈니스 비용과 시간을 절약하는 동시에 사람들은 더 이상 지루하고 반복적인 작업을 수행하지 않아도 됩니다.
인공지능에는 세 가지 주요 유형이 있습니다.
- 좁은인공지능/ 약한인공지능(ANI)
- 인공일반지능/ 범용인공지능(AGI)
- 초인공지능(ASI)
인공지능의 첫 번째 형태인 좁은 인공지능은 종종 약한 인공지능이라고 하지만, 나머지 두 가지는 강한 인공지능이라고 부릅니다. 약한 인공지능(ANI)은 특정한 작업만 완료할 수 있다는 점에서 다른 두 유형의 인공지능과 다릅니다. 인공일반지능(AGI)/ 초인공지능(ASI) 또는 강한 인공지능은 여러 작업을 완료할 수 있죠.
약한 인공지능(ANI)
좁은 인공지능(ANI) 혹은 약한 인공지능은 하나의 작업만 완료할 수 있습니다. 약한 인공지능은 한 가지 유형의 작업을 완료하는 데 능숙하지만 다른 영역이나 작업에서는 인간에 비할 수 없습니다.
약한 인공지능의 예로는 1996년 체스 챔피언 게리 카스파로프를 이긴 컴퓨터인 딥블루(Deep Blue)가 있습니다. 딥블루는 초당 2억 개의 체스 위치를 평가할 수 있지만 그것이 할 수 있는 전부이므로 약한 인공지능을 초래합니다.
약한 인공지능(ANI)은 과학, 비즈니스 및 의료 분야에서 널리 사용되어 특정 작업에 적합한 인공지능 솔루션을 만듭니다. 이러한 유형의 약한 인공지능 프로그램은 의료 이미지를 읽고, 제조 이상을 감지하고, 비즈니스 데이터에서 패턴을 찾는 데 사용됩니다.
범용 인공지능(AGI)
범용 인공지능(AGI)은 강한 인공지능의 두 가지 유형 중 하나입니다. 범용 인공지능(AGI)은 기계가 능력 면에서 인간과 더 비슷해지는 선을 넘어 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 범용 인공지능(AGI) 모델은 사람의 입력 없이 스스로 결정을 내리고 학습할 수 있습니다. 따라서 범용 인공지능은 논리적이고 감정적입니다.
순수한 범용 인공지능(AGI) 모델은 아직 존재하지 않지만, 이 기술은 점점 목표에 도달하고 있습니다. 챗봇이나 디지털 가상 비서는 사람과의 대화에 능숙해지고 있으며 자극에 대한 감정적인 반응을 보일 수 있습니다. 일부 연구자들은 로봇이 인간의 감정을 읽도록 훈련하기 시작했습니다. 이는 흥미롭지만 감정적 반응을 읽고 생성하는 것이 인공지능을 감정적으로 만들지는 않습니다.
초인공지능(ASI)
공상과학 소설의 인공지능에 관해 이야기할 때 우리가 말하는 것은 강한 인공지능의 두 번째 유형인 초인공지능(ASI)입니다. 초인공지능(ASI) 모델은 인간보다 더 똑똑하고 현명하며 창의적인 기계가 될 것입니다. 이러한 유형의 인공지능은 아직 공상과학책에서만 볼 수 있습니다. 과학자들은 아직 이처럼 강한 인공지능을 만드는 것은 꿈조차 꾸지 못하고 있습니다.
이러한 유형의 강한 인공지능을 아직 만들 수는 없지만, 과학자들은 결국 강한 인공지능으로 이어질 몇 가지 다른 영역에서 진전을 이루고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 로봇공학: Roombas와같이자급자족할수있는로봇을만듭니다.
- 기계추론(Machine Reasoning): 데이터베이스또는라이브러리를기반으로추론또는유도를사용하여결정을내리고결론을도출하도록인공지능모델을훈련합니다.
- 머신러닝: 머신러닝은기계가특정작업을수행하기위해사용하는알고리즘과컴퓨터모델입니다.
대부분 인공지능은 여전히 약한 인공지능으로 단일 작업만 완료할 수 있지만, 전 세계 기업과 개인에게는 여전히 혁신적인 기술입니다. 인공지능 기술은 계속해서 발전하고 있고, 이에 따라 점점 더 똑똑해질 것입니다.
머신 러닝이란?
인공지능은 머신러닝(ML)으로부터 지능을 얻을 수 있습니다. 머신러닝은 더 큰 인공지능 분야의 하위 집합으로 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍이 되지 않은 상태에서 학습하는 방법을 컴퓨터에 가르칩니다. 또한 특정 작업을 수행하도록 인공지능을 가르치고 훈련하는 데 사용되는 알고리즘 및 모델을 참조할 수도 있습니다.
머신러닝에는 세 가지 주요 특징이 있습니다.
- 데이터셋: 데이터셋은데이터포인트또는데이터샘플의모음입니다. 각데이터포인트는숫자, 이미지, 단어, 오디오파일또는동영상일수있습니다. 데이터셋은머신러닝모델을훈련하는데사용됩니다.
- 기능(Features): 기능은작업에대한솔루션이며머신러닝모델이원하는것을가르치는데이터포인트입니다.
- 알고리즘: 알고리즘은머신러닝모델이데이터를구문분석하고결론이나답을찾는데사용하는프로세스또는규칙집합입니다.
가장 기본적인 머신러닝 모델은 알고리즘을 사용하여 수천 또는 수백만 개의 데이터 포인트를 읽고 결론 또는 예측에 도달합니다. 데이터 포인트를 올바르게 읽으려면 머신러닝 모델이 무엇을 해야 하는지 알려주는 알고리즘이 필요합니다. 머신러닝 모델이 데이터를 구문 분석하고 결론에 도달하려면 먼저 학습이 필요합니다. 데이터셋과 기능은 실제 데이터를 기반으로 결론을 도출하기 위해 알고리즘을 사용할 수 있도록 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
머신러닝의 가장 좋은 응용 분야 중 하나는 컴퓨터 비전입니다. 컴퓨터 비전(CV)은 다양한 사용 사례에 사용되지만, 가장 흥미로운 것 중 하나는 자율주행 또는 자율주행 자동차입니다.
머신러닝에는 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습 등 네 가지 분류가 있습니다.
지도 학습
지도 머신러닝 모델은 라벨링 된 학습 데이터가 있는 데이터셋을 사용하여 모델을 교육하는 교사가 있는 모델입니다. 머신러닝 모델을 통해 학습 데이터가 실행된 후 모델은 새로운 데이터에 대해 테스트 됩니다. 연구자는 정확성을 위해 모델의 결과를 검토합니다. 머신러닝 모델은 정확도가 설정된 임계 값에 도달할 때까지 계속해서 재교육됩니다.
지도 학습은 스팸 필터링, 언어 탐지, 분류 및 컴퓨터 비전에 사용되는 머신러닝 모델에 자주 사용됩니다.
비지도 학습
비지도 학습으로 훈련되는 머신러닝 모델은 어떠한 특징이나 목표도 주어지지 않습니다. 이러한 유형의 머신러닝 모델은 데이터가 주어진 다음 패턴을 검색하도록 요청됩니다. 비지도 머신러닝 모델은 데이터를 그룹으로 클러스터링하거나 분류하고 데이터를 분석하고 인사이트를 제공하는 데 좋습니다. 비지도 머신러닝 모델은 데이터 분할, 이상 감지, 추천 엔진, 위험 관리에 사용됩니다.
준지도 학습
준지도 학습은 지도 및 비지도 머신러닝 모델의 조합입니다. 이 머신러닝 모델은 일부는 라벨링 되고 일부는 라벨링 되지 않은 데이터셋을 수신합니다. 프로그래머는 머신러닝 모델이 데이터에서 어떤 패턴을 찾을지 예측할 수 있지만, 모델은 훈련 없이 데이터에서 구조를 찾아야 합니다.
강화 학습
강화 학습을 통해 학습하는 머신러닝 모델은 인간과 가장 유사한 방식으로 학습합니다. 강화 학습은 시행착오를 통해 이루어집니다. 이 머신러닝 모델은 긍정 또는 부정 강화로부터 학습합니다.
강화 학습은 머신러닝 모델의 가장 흥미로운 형태 중 하나입니다. 그것은 프로그래머들이 모델에서 벗어나 모델이 스스로 학습하도록 합니다. 인공지능 모델이 불완전한 환경에서 동적으로 학습할 수 있게 하는 것입니다. 강화 학습은 게임, 로봇, 자율주행차, 자원 관리에 사용됩니다.
딥 러닝이란?
딥 러닝은 머신러닝의 하위 집합으로 알고리즘이 학습하는 방법과 알고리즘이 사용하는 데이터의 양에 따라 다른 유형의 머신러닝과 차별화됩니다. 딥 러닝은 큰 데이터셋이 필요하지만, 인간의 수동 개입은 최소화해야 합니다.
딥 러닝은 복잡하고 다층적인 신경망을 가진 인간의 뇌 구조를 모방하기 위한 것입니다. 데이터는 연결 채널을 통해 신경망 간에 전송됩니다. 딥 머신러닝 모델은 학습을 위해 라벨링 된 데이터셋을 사용할 수 있지만, 꼭 필요한 것은 아닙니다. 딥 러닝 모델은 지도 학습 또는 비지도 학습을 통해 교육할 수 있습니다.
인공지능을 위한 딥 러닝의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 구조화되지 않았거나 라벨링 되지 않은 데이터를 사용하여 학습할 수 있다는 것입니다. 감독 없이 학습할 수 있는 모델을 보유하는 능력이 곧 인공지능의 미래입니다.
차이점
인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥 러닝은 모두 같은 주제의 일부이지만 각각의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.
- 인공지능은패턴과솔루션을찾기위해데이터를검사하는알고리즘의가장중요한용어입니다. 인공지능은문제를해결하는인간의능력을닮았습니다. 대부분의인공지능프로젝트는머신러닝이나딥러닝을사용합니다.
- 머신러닝은데이터와알고리즘을사용하여하나이상의문제를해결하는인공지능의한유형입니다.
- 딥러닝은신경망을사용하여학습하고비정형데이터를사용하여예측을수행하는고급유형의머신러닝입니다.
데이터 접근 방식
인공지능(AI), 머신러닝(ML) 및 딥 러닝과 관련하여 프로젝트를 설계하는 데 사용할 수 있는 다양한 데이터 접근 방식이 있습니다. 인공지능 프로젝트를 설계하고 배포하는 가장 일반적인 두 가지 접근 방식은 모델 중심과 데이터 중심입니다.
모델 중심 접근 방식
인공지능 프로젝트에 대한 모델 중심 접근 방식은 대부분의 시간을 올바른 인공지능 또는 머신러닝 모델을 개발하는 데 사용합니다. 대부분의 시간을 인공지능 모델에 할애하면 데이터는 자연스럽게 나중에 고려되게 됩니다. 모델 중심 접근 방식에서는 필요한 데이터를 수집하지만, 데이터의 노이즈를 처리하기에 좋은 모델을 만드는 데 중점을 둡니다. 또한 프로젝트가 진행하면서 모델과 코드가 더욱 잘 작동하도록 개선 및 조정됩니다.
데이터 중심 접근 방식
모델 중심 접근 방식과 대조적으로 데이터 중심 모델이 있습니다. 이 유형의 인공지능 모델은 데이터에 더 중점을 둡니다. 에펜은 데이터가 인공지능 프로젝트의 가장 중요한 부분이라고 믿습니다.
인공지능, 머신러닝 또는 딥 러닝 프로젝트를 시작하려면 고품질 데이터가 필요합니다. 데이터는 인공지능에 대해 음식과 같은 역할을 합니다. 데이터 수집, 정리 및 라벨링은 인공지능 프로젝트 개발 프로세스의 많은 부분을 차지해야 합니다. 인공지능 프로젝트를 시작한 후에도 계속해서 데이터를 라벨링하고 개선하면 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 됩니다.
머신러닝과 인공지능 전문가인 엔드류 엔지는 데이터 준비에 시간과 자원의 80%를 투입하고 실제 모델 교육은 20%만 들여야 한다고 제안합니다. 인공지능 프로젝트를 시작하는 대부분 기업에서 훈련이 주요 초점이었지만 이러한 정서는 바뀌기 시작했죠. 연구와 데이터는 고품질 데이터가 고품질 인공지능을 만든다는 것을 보여주기 시작했습니다.
머신러닝 모델 개선 방법
머신러닝 모델을 학습시키는 대신 많은 시간을 데이터 수집, 정리 및 라벨링에 소비하는 것은 모순처럼 보일 수 있지만, 실제로 프로젝트의 ROI와 결과를 개선할 수 있습니다. 다음은 데이터 중심 접근 방식이 머신러닝 모델을 개선하는 방법입니다.
일관된 라벨링
데이터에서 일관성은 매우 중요합니다. 서로 다른 데이터 배치와 서로 다른 데이터 라벨에서도 데이터는 일관되게 라벨링 되어야 합니다. 데이터 라벨링 프로세스 동안 데이터가 올바르게 라벨링 되도록 품질 보증에 대한 높은 기대와 강력한 정책을 수립하는 것이 중요합니다.
노이즈가 많은 라벨 사용
데이터 중심 머신러닝 모델을 구축할 때 직관적이지 않은 또 다른 제안은 라벨링 프로세스에 의도적으로 약간의 노이즈나 불일치를 도입하는 것입니다.
소규모 데이터셋에서는 일관성이 핵심적입니다. 이는 모델을 훈련하고 고품질 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. 그러나 큰 데이터셋으로 작업할 때는 약간의 노이즈가 실제로 도움이 될 수 있습니다. 데이터가 너무 완벽하면 현실 세계에서 머신러닝 모델이 작동할 수 없기 때문이죠. 데이터에 약간의 노이즈를 추가하면 실제로 머신러닝 모델의 정확도와 기능이 향상될 수 있습니다.
체계적인 솔루션 생성
성공적인 데이터 중심 머신러닝 모델을 위한 핵심 단계 중 하나는 품질 보증입니다. 인공지능 모델과 데이터의 전체 라이프사이클에서 정기적인 체크인과 점검은 매우 중요합니다.
데이터 라벨링 프로세스 중에 모든 데이터 라벨링 작업자가 같은 방식으로 데이터 포인트를 라벨링 하는지 확인하여 품질 보증 검사를 실행해야 합니다. 품질 보증 과정에서 불일치가 발견되면 라벨링 작업자를 재교육하여 잘못 라벨링 된 데이터 포인트를 수정할 수 있습니다. 인공지능 모델을 지속해서 검토하고 드리프트를 확인하는 것 또한 아주 중요합니다. 머신러닝 모델은 단순히 훈련되고 완료되는 것이 아닙니다. 정확한 결과를 얻을 수 있도록 정기적으로 검사되고 업데이트, 재교육되어야 합니다. 시스템 전반의 품질 보증 정책을 시행하면 머신러닝 모델의 정확도를 향상할 수 있습니다.
인공지능과 머신러닝, 딥 러닝은 상호 교환적으로 사용되지만 모두 조금씩 다른 점을 보입니다. 딥 러닝은 머신러닝의 일종이지만, 머신러닝은 인공지능의 하위 집합입니다. 또한 다른 신기술과 마찬가지로 이 기술을 가장 잘 구현하고 사용하는 방법에 대해서도 의견이 분분합니다. 어떤 사람들은 인공지능과 머신러닝 모델에서 가장 중요한 부분은 모델 자체라고 생각합니다. 에펜을 포함한 많은 사람은 데이터가 모델을 작동시키고 최고의 투자 수익률을 제공하는 중요한 구성 요소라는 것을 알고 있습니다.
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