AI(Artificial Intelligence) VS ML(Machine Learning) VS DL(Deep Learning)

인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개념 및 차이점

 

 

결론부터 말하자면 세 가지는 서로 아예 다른 개념이 아니라 하위의 개념이다.

인공지능 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝의 여러 알고리즘들 중 하나가 딥러닝이다.

 

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인공지능(AI - Artificial Intelligence)는 말 그대로 인간의 지능을 모방한 기계를 뜻한다.

문제 해결, 추론, 학습, 자연어, 로봇 등등 인간이 수행할 수 있는 다양한 작업을 컴퓨터가 수행하도록 한 모든 분야를 의미한다.

 

그 중 데이터에 기반하여 학습하고 추론하고 분석하는 것들을 머신러닝이라 한다.

 

머신러닝에는 수많은 알고리즘들이 있는데, 그 중에서도 신경망(Neural Networks)에 관련된 알고리즘이 바로 딥러닝이다.

 

AI VS ML VS DL

 

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딥러닝이라는 분야가 워낙 핫하다보니 어떤 데이터든, 어떤 문제든 ML 알고리즘들보다 DL이 무조건 만능이라고 착각하는 경우가 많으나,

엑셀 형태의 정형 데이터의 경우는 DL이 아닌 ML 알고리즘을 적용했을 때 성능이 더 좋은 경우가 많다.

 

특히 비즈니스를 많이 반영해야 하는 경우에는 알고리즘 자체보다는 모델 구조, 파생 변수 등 다른걸 고려했을 때 성능 차이가 더 많이 나는 경우도 많으므로 해결해야 하는 문제와 데이터, 비즈니스에 맞는 알고리즘을 잘 선택하여야 한다.