인공신경망(ANN), 머신러닝, 딥러닝

앞서 공장장님이 링크 올려주신 영상에 대한 이야기를 언제 한번 해보려 했습니다만, 저 영상 덕에 이야기를 짧게 마칠 수 있을 것 같습니다.

 

요즘 정말 쉽게 듣는 이야기입니다.

인공지능, 인공신경망 프로그래밍, 머신러닝, 딥러닝....

 

쉽게 정의하자면, 인공신경망은 프로그램의 구조에 초점을 둔 용어입니다.

신경세포의 연결과 같은 구조로 프로그램을 만들었다라고 합니다만, 사실 신경세포의 연결이 뭔지도 잘 모르기 때문에 잘 와 닿지 않을 수 있습니다.

쉽게 말해서... 기존에 순서도 그리듯이 한줄로 따라가는 프로그램 구조에서 여러 방향의 데이터 흐름을 만들 수 있는 방식이라고 생각하면 좋을 것 같습니다. 그 종류로 대충 CNN, RNN, GAN 등등이 있지만, 결론은 우리가 필요하고 상상할 수 있는 종류의 네트워크라면 다 만들 수 있다는 것입니다.

 

그리고 이제 머신러닝은 앞서 이야기한 것과 조금 다른 범주의 이야기가 되겠습니다.

단어 뜻대로 '학습'에 초점을 둔 용어입니다.

기계를 놓고 이러이러한 데이터가 있으니 이 데이터들의 공통 특성을 배워봐라~라고 기계에게 일을 주는 것입니다.

 

초기 머신러닝은 서너단계로 끝이 났습니다.

모델을 주고 데이터를 주고, "주어진 모델로 데이터를 설명하는 최적의 변수는 무엇이다"라는 답을 찾는데 그 모델이 여러 가지가 되면 서로 간의 영향을 주기도 하고 앞서 학습된 결과가 잊히는.... 사람들에게도 흔하게 일어나는 매우 자연스러운 결과를 얻게 됩니다.

 

그래서 뒤에 나온 결과를 먼저 계산된 파라미터에 적용시켜 피드백을 주는 역전파 알고리즘을 포함한 인공신경망을 사용한 딥러닝이 나오게 된 것입니다.

 

 

[작성자: 독일호박]