머신러닝이 진화한 게 딥러닝이라고 함
딥러닝은 이름부터 deep 임
- 머신 러닝: 데이터를 분석하고, 데이터로부터 학습한 다음, 학습한 것을 적용해 정보에 입각한 결정을 내리는 알고리즘을 포함하는 인공지능의 애플리케이션
- 새로운 데이터가 유입됨에 따라 특정 기능을 수행하는 데 점점 더 능숙해지지만, 여전히 인간의 개입 필요
- AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야 함
- 딥러닝: 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 똑똑한 결정을 내릴 수 있는 '인공 신경망'을 만드는 딥러닝의 하위 분야
- 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단할 수 있어 인간의 도움이 필요하지 않음
머신 러닝의 주요 유형
- 지도 학습: 훈련 데이터와 데이터에 대응하는 모델 제공
- 정답이 있는 데이터를 주입해 컴퓨터 모델이 패턴을 인식하도록 한 다음, 정답이 없는 데이터를 주입해 모델 능력 테스트
- 비지도 학습: 정답이 없는 데이터만 주입해 모델이 스스로 패턴을 식별하도록 함
- 강화 학습: 모델이 자신의 행동에서 피드백을 사용해 학습하게 하는 시행착오형 접근법
- 데이터를 올바르게 이해, 분류할 때 긍정적 피드백을 받고, 실패 시 부정적 피드백을 받음
딥 러닝 알고리즘의 주요 유형
- 합성곱 신경망(CNN): 이미지 처리와 개체 감지를 위해 특별히 설계된 알고리즘
- 이미지 내 모든 요소를 평가하기 위해 이미지를 필터링하는 고유 프로세스
- 안면 인식 기술
- 순환 신경망(RNN): 알고리즘이 과거 데이터 포인트를 기억하도록 하는 피드백 루프가 내장
- 과거 이벤트에 대한 메모리를 사용해 현재 사건에 대한 이해를 알리거나 미래를 예측할 수 있음
- 교통체증이 악화되는 경향이 있는 때를 기억하고 대체 경로를 추천해주는 지도 앱
