딥 러닝 대 머신 러닝에 대한 궁금증

IT 관련 종사자라면 "딥 러닝" "머신 러닝" 및 "AI"라는 유행어를 들어보셨을 것입니다. 그러나 그 용어는 실제로 무엇을 의미합니까?

딥 러닝 대 머신 러닝에서 인공 지능은 컴퓨터가 데이터에서 얻은 지식을 기반으로 배우고 행동하도록 훈련하는 방식입니다. 기계가 얻은 데이터에서 기계는 환경에 대해 더 많이 이해할 수 있습니다. 머신 러닝과 딥 러닝은 전 세계적으로 소프트웨어 및 프로그래밍에 사용되는 인공 지능(AI) 기술 유형입니다. 이러한 종류의 인공 지능은 기계와 프로그램이 수집한 데이터에서 학습하도록 돕습니다. 그들은 어떻게 사용되는지에 따라 가짜 형태의 지능을 가지고 더 똑똑해질 수 있습니다. 우리가 입력한 정보, 온라인 반응, 시간을 보내는 일 등을 통해 배웁니다. 컴퓨터나 스마트폰에서 수행하는 모든 작업은 조직과 프로그램이 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 인공 지능에 활용됩니다.

IT 세계에서 AI는 계속 성장하고 발전하는 흥미로운 미래 요소입니다. 당신은 그것을 깨닫지 못할 수도 있지만 AI는 당신 주위에 있으며 기술이 계속 발전함에 따라 계속해서 당신 주위에 나타날 것입니다. 스마트폰에서 홈 알람에 이르기까지 AI는 당신 주변의 모든 기술에 있습니다. 머신 러닝과 딥 러닝의 정의와 오늘날 IT 세계에서 사용되는 방식에 대해 자세히 알아보세요.

기계 학습의 정의.

기계 학습은 처리하는 데이터를 기반으로 스스로 "학습"하거나 조정하는 알고리즘입니다. 다소 자명합니다. 기계가 더 많은 정보를 얻고 얻은 데이터를 기반으로 더 똑똑해지는 기술입니다. 그러면 컴퓨터나 기계는 학습한 내용을 기반으로 수행 및 작동 방식을 조정할 수 있습니다. 알고리즘은 기계의 예측과 컴퓨팅을 향상하는 데 사용됩니다. 이러한 종류의 AI는 자체적으로 작동할 수 없습니다. 프로그램이 가지고 있는 정보를 기반으로 잘못된 가정을 하기 시작하면 수정을 위해 프로그래머가 필요합니다.

비즈니스 및 의료에서 정부 및 기술에 이르기까지 모든 종류의 조직을 위한 AI와 관련하여 큰 잠재력이 있습니다. 지속적인 개선을 가능하게 하고, 자동화를 통해 데이터 처리 및 학습을 더 쉽게 만들고, 추세와 패턴을 쉽게 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 기계가 조직을 향상시키기 위해 학습하고 적응함에 따라 모든 사람에게 전반적으로 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.

이러한 종류의 학습에는 많은 장점이 있지만 몇 가지 단점도 있습니다. 이러한 종류의 학습에는 시간이 걸리며 사람의 개입이 없으면 올바르지 않을 수 있습니다. 오류가 발생할 가능성이 높기 때문에 프로그래머는 오류를 최소화하는 기술에 부지런해야 합니다. 인공 지능은 또한 시간과 자원을 크게 소모하므로 조직은 비용에 대비해야 합니다.

그러나 전반적으로 이러한 알고리즘은 매일 데이터를 통합하고 기술을 개선하기 위해 작업하는 조직에 훌륭한 옵션입니다. 이것은 곧 사라지지 않을 기술이며 그 어느 때보다 더 많은 컴퓨터와 기계가 이 AI를 활용하여 더 나은 서비스를 제공합니다. AI가 주변에서 어떻게 작동하는지, AI가 전 세계 기술과 비즈니스를 어떻게 변화시키고 있는지 이해하는 것이 중요합니다.

기계 학습의 예.

기계 학습이 무엇인지 이해할 수 있지만 실생활에서 어떻게 작동합니까? 주변의 이러한 예를 살펴보십시오.

-스마트 홈 어시스턴트. Google, Siri 및 Alexa는 기계 학습의 좋은 예입니다. 스마트 홈 어시스턴트에게 일상에 대해 말하면 해당 루틴이 기억되고 미래를 위해 구현됩니다. 스마트 홈 장치에 사용되는 알고리즘은 매우 발전되어 있으며 점점 더 똑똑해지고 있습니다.

-소셜 미디어 서비스. 귀하의 Twitter 및 Facebook 피드는 귀하의 선호도에 대해 배우고 원하는 콘텐츠를 더 많이 제공합니다. 마찬가지로 소셜 미디어 서비스에서 사용자에 대해 학습한 데이터를 기반으로 광고가 제공됩니다.

-음악 서비스. Spotify나 Apple Music과 같은 좋아하는 음악 제공업체는 당신이 좋아하는 음악을 학습하고 그 결과 당신이 즐겨 들을 수 있는 새로운 것들을 제안합니다. 알고리즘은 유사한 옵션을 제안하기 위해 음악 장르를 결정하는 데 중요합니다.

딥 러닝의 정의.

딥 러닝은 기계 학습의 한 유형이지만 훨씬 더 발전되어 자체 수정이 가능합니다. 이것이 이 두 가지 학습의 주요 차이점입니다. 컴퓨팅 개입의 필요성과 사용되는 알고리즘의 종류입니다. 딥 러닝은 사람의 개입이 필요하지 않지만 기본 머신 러닝은 데이터를 잘못 해석하고 수정이 필요할 수 있지만 딥 러닝은 그런 문제가 없습니다. 더 큰 데이터 세트와 잘 작동하므로 거대한 데이터 세트를 실제로 구문 분석하려는 조직에 유용합니다.

심층 신경망(DNN).

딥 러닝에 대해 이야기할 때 DNN(심층 신경망)을 언급해야 합니다. 그것들은 기계가 데이터를 저장할 수 있는 방법에 대한 중요한 기술인 인공 신경망으로 알려진 것의 일부입니다. "딥"이라는 용어는 신경망의 숨겨진 레이어 수를 나타냅니다. 일반 신경망에는 2~3개의 숨겨진 레이어가 있는 반면 심층 신경망에는 최대 150개의 은닉층이 있습니다. 심층 모델은 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트와 인공 신경망 아키텍처를 사용하므로 수동 추출이 필요 없이 데이터에서 직접 학습할 수 있습니다.

이러한 심층 신경망은 데이터가 살 수 있는 훨씬 더 많은 공간을 허용하며 프로그램은 저장되어 있는 모든 깊이 숨겨진 데이터로 계속 학습할 수 있습니다. 신경망은 딥 러닝 프로그램이 자가 수정하는 데 도움이 됩니다. 무언가 잘못되었음을 감지하고 잘못 가정하거나 잘못 학습하면 심층 신경망에 수정을 요청할 수 있습니다. 신경망은 모든 종류의 인공 지능의 하위 집합이지만 신경망의 깊이는 사용 중인 컴퓨터의 종류에 따라 다릅니다.

딥러닝의 예.

다음을 포함하여 우리 주변의 많은 예가 있습니다.

번역 서비스. 많은 언어 번역 서비스가 딥 러닝에 의존하여 빠르고 정확하게 번역합니다. 이 AI의 딥 러닝 요소를 통해 프로그램은 신경망을 조사하여 올바른 번역을 찾을 수 있습니다. 예측은 번역 서비스의 중요한 요소이며 신경망 덕분에 가능합니다. 번역 서비스에 사용되는 알고리즘은 단어뿐만 아니라 문법이 올바르게 번역되도록 하는 데 중요합니다.

색상 추가. 흑백 이미지에 색상을 추가하는 것은 딥 러닝 프로그래밍의 또 다른 예입니다. 이 프로세스는 일반적으로 수동으로 수행되고 많은 시간이 걸리지만 딥 러닝 및 저장된 신경망은 색상을 인식하고 학습하여 훨씬 빠르게 수행할 수 있습니다.

자율주행차

자율주행차는 딥러닝에 크게 의존합니다. 교통 표지판, 보행자, 기타 차량 등에 대해 배워야 합니다. 이 모든 것은 자율 주행 차량을 안전하게 유지하는 데 필요합니다. 신경망은 자율주행차 기술에서 매우 중요합니다.

딥 러닝 대 머신 러닝의 미래 전망.

이 두 종류의 학습은 시간이 지남에 따라 계속 발전할 것입니다. AI 및 유사 기술에 대한 복잡성과 수요가 증가함에 따라 이러한 기술을 사용할 수 있는 IT 학위 를 가진 사람들에 대한 수요가 증가할 것입니다. 산업이 머신 러닝과 AI를 활용하기 위해 적응함에 따라 이러한 시스템의 개발을 주도하고 조직이 폭발적인 데이터를 활용할 수 있도록 하는 데이터 분석 전문가 및 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 여전히 많습니다.

많은 사람들이 AI가 미래에 의미하는 바에 대해 우려 하고 있습니다. 인공 지능과 자동화가 일자리가 하루아침에 사라지는 것을 의미하지는 않습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 특정 작업이 자동화되고 IT 및 기술 교육을 받은 전문가에 대한 수요가 훨씬 더 높을 것이라는 현실을 제시합니다. 따라서 딥 러닝과 머신 러닝의 정보 기술 학위는 이러한 미래를 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.