머신러닝과 딥러닝

머신러닝은 소프트웨어에서 명시적인 프로그래밍이나 규칙 없이 작업을 실행할 수 있는 기능입니다. 지금까지 인공지능의 하위 카테고리로 인식되었던 머신러닝에는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 원리에서 착안된 딥 러닝(즉, 신경망)과 같은 통계 기술이 포함됩니다.

반면, 딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술입니다. 예를 들어 컴퓨터는 사진만으로 개와 고양이를 구분하지 못합니다. 하지만 사람은 아주 쉽게 구분할 수 있습니다. 이를 위해 ‘기계학습(Machine Learning)’이라는 방법이 고안됐고, 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술입니다. 저장된 개 사진과 비슷한 사진이 입력되면, 이를 개 사진이라고 컴퓨터가 분류하도록 한 것입니다.

머신러닝과 딥러닝의 작동방식

머신러닝은 수집된 데이터(예: 로그, 음성, 텍스트, 이미지) 속에서 패턴을 찾아내도록 학습된 알고리즘 모델을 토대로 구동됩니다. 풍부한 학습 데이터와 컴퓨팅 성능이 성공의 전제조건이기 때문에 데이터 스토리지와 고성능 컴퓨팅이 뛰어나고 특히 비용 측면에서 우수한 효율을 자랑하는 클라우드가 머신러닝에 가장 적합한 플랫폼입니다.

딥러닝 시스템은 그들만의 고유한 환경을 갖고 있는데, 이 환경의 역할은 이미지, 사운드, 텍스트와 같은 다양한 유형의 데이터를 분석하기 위한 신경 네트워크를 생성하는 것입니다. 이러한 환경 내에서, 신경 네트워크는 다양한 층의 수학적 처리 과정을 활용해서 외부 세계에서 받아들인 정보를 이해하려고 합니다. 뉴런들은 겹겹의 층으로 쌓여서 하나의 네트워크를 형성하는데, 입력된 정보의 단위는 이 네트워크를 통과하게 되고, 입력된 데이터를 변환해서 정확한 결과를 출력하게 됩니다.

머신러닝과 딥러닝의 적용분야


1. 챗봇(CHATBOT)과 고객서비스 봇

챗봇은 인공지능과 딥러닝을 활용한 것으로 특히 2020년에 가장 크게 주목받고 있는 웹 개발의 트렌드 중 하나입니다. 딥러닝이 발전하면서, 챗봇은 점점 더 인간처럼 변해가고 있습니다. 딥러닝 챗봇의 경우 데이터는 물론이고, 사람들 사이의 대화에서도 학습을 합니다. 반면에 일반적인 챗봇은 그 수준이 높다고 하더라도, 인간 프로그래머가 학습관련 기능에 입력해주는 데이터에만 의존하고 있습니다.

2. 가상의 비서(VIRTUAL ASSISTANTS)

알렉사(Alexa)나 시리(Siri)와 같은 딥러닝 기반의 가상 비서는 사용자가 음성을 통해서 작업을 완료할 수 있는 아주 좋은 방법입니다. 가상 비서는 단순한 작업에 적합하지만 사물인터넷(IoT)과 맞물린다면 훨씬 더 많은 대화형 기능을 기대할 수도 있습니다.

3. 얼굴인식

얼굴 인식을 위한 딥러닝과 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 그 이면에 보안상의 이슈가 있는 것으로 알려져 있습니다. 딥러닝 기법은 얼굴에 관한 막대한 양의 데이터세트를 활용해서 인간의 얼굴을 인식하는 기능을 수행하거나, 때로는 사람의 능력을 능가할 수도 있습니다. 기본적으로 이 기술은 어떤 사람을 확인하거나 식별하는 데 도움을 줍니다.

4. 자율주행차와 무인운송 트럭

자율주행 차량은 딥러닝이 거둔 또 하나의 성과입니다. 자율주행 시스템의 핵심은 차량이 운행하는 환경과 관련된 최대한 많은 맥락을 시스템에게 제공하는 것입니다. 자율주행 차량은 머신러닝을 활용해서 언제 어떤 조치를 취해야 하는지를 예측할 수 있습니다.

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