본인은 BoB 프로젝트 도중 딥러닝을 이용하는 프로젝트를 진행하였다.
관련 지식을 공부하던 중 AI에 대한 흥미가 생겨 앞으로 관련된 포스팅을 여럿 해보고자 한다.
1. 개요
다들 아시다 싶이 현재는 바야흐로 AI 전성시대이다.
많은 제품들에서 AI를 사용하고 있으며, 앞으로는 더 많아질 것이다.
일반 제품뿐만아니라 안랩, 이스트시큐리티에서도 AI 스타트 기업을 인수하거나
AI를 적용한 백신을 출시하는 등 관심도가 높아지고 있다.
컨퍼런스에서도 이를 알 수 있는데, 최근 기술, 보안 컨퍼런스만 보아도 AI에 대한 다양한 주제를 다루고 있다.
이처럼 많은 영역에선 인공지능에 대해 다루고, 연구하고 있다.
슬픈 이야기지만 앞으로 우리들이 AI를 공부하지 않으면 조금씩 뒤쳐질 것이라 생각한다.
이제부터 우리는 AI가 무엇이고, 인공지능과 딥러닝이 무엇인지 알고있어야한다.
본 포스팅에선 이를 '간략히' 설명하고자한다.
2. 인공지능
"인공지능? 뭔가 먼 미래의 기술같아."
인공지능(Artificial Intellignece)은 사실 최근에 등장한 개념이 아니다. 1956년에 존매카시 교수가 개최한 다트머스 회의에서 처음 등장한 개념이며, 지금까지 계속된 연구활동 끝에 최근들어 주목받게 된것이다.
인공지능은 다양한 정의가 존재하며 '사람의 지능을 필요로하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템'이라고 보면 된다.
이후 연구 활동이 지속되며 다양한 방법론이 등장하였고 이 과정에서 등장한 것이 머신러닝과 딥러닝이다.
3. 머신러닝
머신러닝은 '알고리즘을 이용하여 데이터를 분석하고, 학습하여 이러한 내용을 기반으로 판단, 예측하는 기술'을 뜻한다.
일반적인 프로그램은 직접 과정에 대한 코딩을 진행하여, 결과를 얻어내지만 머신러닝은 그렇지 않다.
그림으로 설명하면 다음과 같다.
기존 프로그래밍에선 데이터를 가지고 프로그래밍을 하여 답이란 결과를 얻어낸다.
하지만 머신러닝은 데이터와 답을 가지고 학습하고 교육하여 규칙을 도출해낸다.
그래서 이 규칙을 가지고 향후 새로운 데이터에 대해 규칙을 적용하여 예측하고 판단하는 결과를 낼 수 있다.
4. 딥러닝
딥러닝은 머신러닝연구자들이 만들어낸 하나의 개념이다.
딥러닝은 우리들 '뇌의 뉴련의 형태 정보 입출력 계층을 만들어 데이터를 학습하는 방식'이다.
인공신경망에서 발전한 형태라 보면 된다.
물론 처음에 엄청난 데이터량과 연산을 필요로하여 관련된 연구가 활발하지 않았다.
그러나 최근 하드웨어 성능과 알고리즘, 인터넷에 대한 빠른 발전으로 딥러닝 연구가 활기를 찾았다.
이러한 과정에서 CNN(Convolutional neural network), RNN(Recurrent Neural Network) 등 다양한 신경망 알고리즘이 등장하여 지금까지도 연구되고 있다.
심층적이고 논리적인 구조로 여러번의 과정과 학습을 거치는 기술인 만큼 높은 예측, 판단률(정확도)를 보이고 있다.
AI 기술의 핵심은 정확한 예측, 판단률이다. 그래서 현재 딥러닝이 가장 주목을 받고 있다.
5. 마치며
이제 우리는 딥러닝이 머신러닝에서 파생된 것이고, 머신러닝은 미래를 예측하고 판단하기 위한 기술이라는 것을 알았다. 현재 이러한 기술을 통해 글자인식, 목소리 인식이 가능하며 암을 예측하고, 심지어 폐 사진으로 코로나를 진단하고 있다.
이처럼 우리도 각자 이러한 기술을 어디에 사용할 수 있을지 고민해보는 시간을 가졌으면 좋겠다.
앞으로 계속해서 AI 관련 포스팅을 진행할 것이다.
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