인공지능 분야에서 머신러닝, 딥러닝, 퍼셉트론은 핵심적인 개념들입니다. 이들은 컴퓨터가 데이터를 이용하여 패턴을 학습하고 결정을 내리는 능력을 갖게 해줍니다. 인공지능에 조금이라도 관심이 있으신 분들은 특히 머신러닝과 딥러닝 정도는 많이 들어보셨을 것이라고 생각되는데요, 하지만 이 두 개념의 차이점에 대해서는 조금 헷갈리실 수 있을 것 같습니다. 이 글에서는 세 가지의 개념에 대해 서술해보고 그 차이점을 쉽게 이해할 수 있도록 설명해드리겠습니다.
목차
1. 퍼셉트론
퍼셉트론은 1957년에 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 개발된 인공신경망의 초기 형태입니다. 이는 인간의 뉴런 동작을 모방하여 만들어진 모델로, 입력과 가중치를 곱한 후 활성화 함수를 통해 출력을 계산합니다. 예를 들어, 고양이와 개를 구분하는 이진 분류 작업을 수행할 때 퍼셉트론은 이미지의 특징을 학습하여 해당 동물을 구분할 수 있습니다.
https://terms.naver.com/entry.naver?docId=274732&cid=41990&categoryId=41990
퍼셉트론 개념
2. 머신러닝
머신러닝은 컴퓨터가 주어진 데이터를 통해 스스로 학습하고 판단을 내리는 알고리즘과 기술의 집합입니다. 이는 주어진 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측, 분류, 군집 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 이메일을 스팸과 정상 메일로 분류하는 작업에서 머신러닝은 수많은 이메일 데이터를 학습하여 새로운 이메일이 스팸인지 아닌지를 판단할 수 있습니다.
3. 딥러닝
머신러닝의 한 분야로서, 다층 인공신경망을 기반으로 한다는 특징을 갖고 있습니다. 이는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 각 층의 뉴런들이 연결되어 있는 구조입니다. 많은 양의 데이터를 사용하여 심층적인 학습을 수행하며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 높은 성능을 보입니다. 예를 들어, 얼굴 인식 기술은 이러한 기술을 기반으로 하여 사람의 얼굴을 식별할 수 있습니다.
4. 머신러닝과 딥러닝의 차이점
머신러닝은 주로 사람이 정의한 특징을 기반으로 학습하고 예측을 수행합니다. 예를 들어, 주어진 이미지에서 특징을 추출하고 이를 바탕으로 분류를 수행하는데, 사람이 직접 특징을 정의해야 합니다. 반면, 딥러닝은 데이터로부터 스스로 특징을 학습하며, 이를 통해 예측을 수행합니다. 계층적인 구조로 이루어진 신경망을 통해 데이터의 복잡한 특징을 추출하고 분류합니다.
세 가지는 인공지능 분야에서 핵심적인 개념들입니다. 퍼셉트론은 초기 인공신경망 모델로 이진 분류 작업을 수행합니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 예측, 분류, 군집 등을 수행합니다. 딥러닝은 다층 신경망을 통해 심층적인 학습을 수행하며, 이미지 인식, 음성 인식 등에서 높은 성능을 보입니다. 머신러닝과 딥러닝의 주요 차이는 사람이 정의한 특징 대신에 데이터로부터 특징을 학습한다는 점입니다.
쉽게 설명해드리기 위해 노력했는데! 이해에 조금이나마 도움이 되었을지 모르겠습니다.
아래 글은 머신러닝 부분만 따로 떼어 설명한 글입니다. 확인해보세요!
인공지능과 머신 러닝: 기초 이해와 현대 사회에서의 응용 – 마이플레이그라운드 (myplayground.co.kr)
참고문헌: “Deep Learning” (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, MIT Press, 2016)와 “Pattern Recognition and Machine Learning” (Christopher M. Bishop, Springer, 2006)