AI·머신러닝·딥러닝, 한 번에 정리해 드립니다
인공지능을 처음 공부하면 AI, 머신러닝, 딥러닝이라는 말이 뒤섞여 헷갈리기 쉽습니다. 검색으로 자주 묻는 질문을 모아 입문자 눈높이에서 차이를 정리했습니다.
Q1. 세 가지는 어떻게 다른가요?
가장 쉬운 이해법은 '포함 관계'로 보는 것입니다. 가장 넓은 개념이 인공지능(AI)이고, 그 안에 머신러닝이, 다시 그 안에 딥러닝이 들어갑니다. 즉 딥러닝은 머신러닝의 한 종류이고, 머신러닝은 AI를 구현하는 한 방법입니다.
Q2. 인공지능(AI)이란 무엇인가요?
AI는 사람처럼 학습하고 판단하는 능력을 기계로 구현하려는 분야 전체를 뜻합니다. 사람이 규칙을 직접 짜 넣는 방식부터 데이터로 스스로 배우는 방식까지 모두 아우르는, 큰 우산 같은 개념입니다.
Q3. 머신러닝(기계학습)은 무엇인가요?
머신러닝은 사람이 규칙을 일일이 정해 주지 않아도, 데이터를 통해 기계가 스스로 규칙을 찾아내게 하는 방법입니다. 예를 들어 수많은 고양이 사진을 보여 주면 그 특징을 스스로 익혀, 새로운 사진도 고양이인지 분류해 냅니다.
Q4. 딥러닝은 머신러닝과 무엇이 다른가요?
딥러닝은 인공신경망(사람 뇌의 신경 구조를 본뜬 계산 방식)을 여러 층으로 깊게 쌓아 학습하는 머신러닝의 한 갈래입니다. 데이터가 많고 복잡할수록 강력해서 이미지 인식, 음성 인식, 챗봇 같은 분야에서 큰 성과를 냈습니다.
Q5. 입문자는 무엇부터 공부하면 좋을까요?
먼저 세 개념의 포함 관계를 잡은 뒤, 머신러닝의 기본 원리부터 익히시길 권합니다. 기초를 충분히 다진 다음 딥러닝으로 넘어가면 훨씬 수월하게 이해할 수 있습니다.
원문 저자: Marina Wyss
발행: Data Science Collective
원문 링크: https://medium.com/data-science-collective/ai-agents-complete-course-f226aa4550a1이 글은 Medium 원문을 참고해 AI교육채널이 재구성한 교육 콘텐츠입니다.
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