인공지능, 머신러닝, 딥러닝

인공지능부터 차례로 정리하자면,

 

[인공지능]
1. 인공지능은 말 그대로 인간에 의해 인위적으로 형성된 지능을 뜻한다.

 

[머신러닝]
2. 머신러닝은 기계학습이란 뜻으로 말 그대로 기계가 학습함을 뜻한다. 기계라는 대상이 인위적인 방법에 의해 학습이라는 지능적 형태를 갖추게 되므로 머신러닝이라는 정의 자체가 인공지능의 부분집합으로써 포함된다고 볼 수 있다. 예를 들어 테트리스를 매우 잘하는 인공지능 프로그램을 만들었다고 하자. 그런데 그 테트리스 AI는 수 억 번 게임을 되풀이해도 실력이 전혀 늘지도 않고 줄지도 않는다. 이런 경우가 바로 인공지능의 범주에는 포함되지만 머신러닝의 범주에는 들어가지 못하는 것이다. 반대로 그 테트리스 AI가 게임을 반복하며 계속 학습해서 점점 실력이 증진된다면 그 알고리즘은 인공지능이면서 동시에 머신러닝 알고리즘인 것이다. 머신러닝은 학습하는 방식에 따라 지도 학습, 비지도 학습의 형태로 나뉜다.

 

[딥러닝]
3. 기계가 학습할 수 있는 방법은 다양할 것이다. 그래서 머신러닝으로 분류되는 알고리즘들은 매우 많다. 딥러닝 또한 그 많은 머신러닝 알고리즘 중 하나이다.
 용어에 대해 설명하자면 원래는 사람의 뇌에 있는 신경망에 착안한 알고리즘이라 하여 인공신경망이라 불렸었으나 힌튼 교수 등이 리브랜딩의 의미로 새로운 이름인 '딥러닝'으로 부르기 시작하였다고 한다. 여기서 '딥'은 신경망에서 레이어 수를 일컫는 기술용어인데 DNN(Deep Neural Network)의 Deep에서 따온 것이다. DNN은 은닉층(Hidden layer)의 수가 2개 이상인 MLP(Multi layer perceptron)이다.

 

정리하자면,
딥러닝 $\subset$ 머신러닝 $\subset$ 인공지능
이라 할 수 있다.