알기 쉬운 딥러닝과 머신러닝의 차이

딥 러닝과 기계 학습의 차이

딥 러닝은 기계 학습의 일종의 불과합니다. 보다 엄밀히 말하면 딥 러닝은 기계 학습 그 자체이며 일도 매우 비슷합니다. (그래서 이 두 구별이 정확하지 않을 수 있습니다). 그러나 그 성능에는 명확한 차이가 있습니다.

 

기본적인 기계 학습 모델의 경우 주어진 기능이 무엇인지와 관계없이 정밀도는 점차 향상되어 가지만 인간에 의한 일정한 지시가 필요한 것은 변하지 않습니다.

 

AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야 합니다. 반면에 딥 러닝 모델의 경우 알고리즘은 자신의 신경망을 사용하여 예측이 정확한지 여부를 스스로 결정합니다.

 

조금 전의 손전등의 예로 다시 생각해 봅시다. 이 손전등은 누군가가 "어두운"이라는 말을 소리 내면 그에 반응하여 점등하도록 프로그램되어 있으며, 학습을 계속해 나가면 결국 "어두운"이라는 단어가 포함된 모든 문구에 반응하여 켜질 수 있습니다.

 

그러나 이 손전등에 딥 러닝 모델이 탑재되어 있으면, 광센서와의 연동 등에 의해 '아무것도 보이지 않는다'나 '전기의 스위치가 들어가지 않는다'라고 하는 목소리에도 반응해 점등해야 한다 그리고 학습합니다.

 

따라서 딥 러닝 모델은 자신의 계산 능력을 사용하여 학습을 수행합니다. 그 모습은 마치 자신의 뇌를 가지고 있는 것처럼 보입니다.

딥러닝

딥 러닝의 메커니즘

딥 러닝 모델은 인간이 결론을 이끄는 것과 유사한 논리 구조를 사용하여 데이터를 지속해서 분석하도록 설계되었습니다. 그리고 이것을 실현하기 위해 딥 러닝 애플리케이션은 인공 신경망이라고 불리는 계층적 알고리즘을 사용합니다.

 

인공 신경망의 설계는 인간의 뇌의 신경망을 힌트로 한 것으로 표준적인 기계 학습 모델보다 학습 과정의 정확도가 훨씬 높습니다. 딥 러닝 모델이 부정확한 결론을 도출하지 못하게 하는 것은 쉬운 일이 아니다.

 

AI의 다른 활용 사례와 마찬가지로 학습 과정의 정확성을 높이려면 교육을 겹쳐야 합니다. 그러나 예상대로 기능하면 딥 러닝은 과학적인 위업이며, 진정한 의미에서 "인공 지능"을 실현하는 기반이 된다고 생각하는 사람도 적지 않습니다.

 

딥 러닝의 좋은 예로는 Google의 ' AlphaGo '가 있습니다. Google은 자체 신경망을 탑재한 컴퓨터 프로그램을 개발하여 날카로운 지성과 직감이 요구되는 바둑을 치는 법을 배웠습니다.

 

그 결과 AlphaGo의 딥 러닝 모델은 프로 기사와의 대국을 통해 기존의 AI에서는 생각할 수 없었던 고급 치는 방법을 착용했습니다.

 

게다가 각국면에서 어떠한 손을 쳐야 하는지에 대해서, 지시를 받을 필요도 없었습니다(표준적인 기계 학습 모델이면 이것이 필요하게 됩니다). 그리고 AlphaGo가 세계적으로 유명한 바둑의 명인을 몇 명이나 치면 큰 회오리바람이 불어났습니다.

 

기계가 바둑의 복잡한 기법이나 추상적인 측면을 이해했을 뿐만 아니라 톱기사의 동료들이 완수한 것입니다.

 

데이터는 미래를 개척하기 위한 '연료' 빅데이터 시대의 도래로 엄청난 양의 데이터가 생성됨에 따라 지금은 아직 예상치 못한 혁신이 앞으로 일어날 것이 확실합니다. 게다가 향후 10년 이내에 발생할 수 있습니다.

 

전문가에 따르면 이러한 혁신의 일부는 딥 러닝 애플리케이션이 될 가능성이 높다고 합니다. 중국의 대기업 검색 엔진 'Baidu'의 수석 과학자이자 Google Brain Project의 리더 중 한 명인 Andrew Ng 씨는 잡지 'WIRED'에 게재된 인터뷰 중

 

저널리스트 Caleb Garling 씨에게 딥 러닝의 비유로서 다음과 같은 뛰어난 대답을 하고 있습니다. "AI의 개발은 로켓의 건조와 매우 유사하다. 로켓은 거대한 엔진과 많은 양의 연료가 필요합니다.

 

하지만 대량이라도 엔진이 작으면 이륙할 수 없습니다.

딥 러닝과 기계 학습이 고객 서비스에 제공하는 좋은 점

현재 고객 서비스에 이용되고 있는 AI 어플리케이션의 대부분에는 기계 학습 알고리즘이 탑재되어 있어 셀프서비스형 지원의 제공, 담당자의 업무 효율화, 워크플로우의 신뢰성 향상 등에 활용되고 있습니다.

 

머신러닝 알고리즘에 제공되는 데이터는 고객이 항상 받는 질의에서 파생되며 그중 일부는 고객이 직면한 문제의 상황에 대한 정보를 포함합니다.

 

그 정보를 모아 AI 애플리케이션에 주면 예측 속도와 정확성 향상을 기대할 수 있기 때문에 많은 기업이 AI에 기대를 걸고 있습니다.

 

비즈니스 리더들 사이에서 비즈니스 관련 AI 중에서 가장 실용적인 애플리케이션은 고객 서비스를 위한 것이 될 것이라고 예측하는 목소리도 나오고 있다. 딥 러닝 기술이 향상되면 고객 서비스를 위한 AI 애플리케이션이 더욱 진화할 것입니다.

 

그 좋은 예는 Zendesk의 "Answer Bot"입니다. Answer Bot에는 딥 러닝 모델이 내장되어 있으며 지원 티켓이 작성된 상황을 이해하고 고객에게 소개할 적절한 도움말 기사를 자동으로 결정할 수 있습니다.

 

이미지 생성 AI란?

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