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AI, 기계학습, 딥러닝의 차이

2016.08.12 15:53

matsal 조회:1130

https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/1 (4).png

AI

기계에 의해 재현되는 인간 지능

- 인간의 모든 감각 또는 그 이상과 모든 판단력을 갖춘 놀라운 기계

- 아직도 영화나 SF소설에서 등장하고 있으며 지금 기술로는 실현 불가

- 이에 따라 AI 발전은 특화형 (Narrow AI) 로 집중. (카메라의 얼굴 인식등)



기계학습

특화된 데이터를 분석하여 판단과 예측하는 알고리즘

- Narrow AI 보다 정교하게 발전된 개념이지만 알고리즘을 인간이 일일히 코딩해야 함.

- 스팸메일 처리 등 보다 복잡한 처리를 수행함.

- 테슬라 자동차 사고처럼 인지 불가능한 영역서 불안정하거나 오류를 일으킴.



딥러닝

뇌의 인간 신경 네트워크를 모방하고 복잡하고 방대한 처리를 강력한 컴퓨터로 실현.

- 기계학습보다 정교하며 자체적으로 알고리즘을 향상시키는 체제. 

- 빠르고 강력해진 병렬처리 컴퓨터(GPU) 의 출현 및 방대한 이미지, 텍스트 및 상호 관계 데이터의 수집 및 저장 (빅데이터) 으로 현실화

- DB가 커지고 교육을 반복할수록 정확도는 기계학습보다 증가한다.

- 100% 에 점점 가깝게 확률적으로 정확도를 올리는 것이지, 100% 에 이르진 못한다.

- 3살 박이 아이가 말하는 것이 어색한 수준에서 벗어나지 못할 것이며, 이 이상 (인간과 유사하게) 가려면 새로운 AI 패러다임으로 옮겨가야 한다.







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