[AI] 머신러닝이란?

머신러닝은 인공지능이라는 가장 큰 범주에 포함된다.
인공지능(AI) > 머신러닝(ML) > 딥러닝(DL)
순서대로 개념을 정리해보자

인공지능(Artificial Intelligence)

동적인 컴퓨팅 환경에 내장된 알고리즘을 생성하고 적용하여 인간의 지능을 모방하는 기초 지능이다. 쉽게 말하자면 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터를 만드는 것이다.

머신러닝(Machine Learning)

클라우드 컴퓨터가 학습 모형을 기반으로 외부에서 주어진 데이터를 통해 스스로 학습하는 것을 말한다. 빅데이터를 분석하고 가공해서 새로운 정보를 얻어 내거나 미래를 예측한다. 즉. 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상 시키는 기술 방법이다.
[머신러닝의 3가지 유형]
1. 지도학습 : 입력값과 결과값을 주고 학습 시키는 방법
2. 비지도 학습 : 결과값 없이 입력값만 주고 학습 시키는 방법
3. 강화학습 : 결과값이 아닌, 일을 잘했을 때 보상을 주는 방식
각 학습에 대해서는 다음 글에서 더 자세히 다뤄야지 !

딥러닝(Deep Learning)

머신러닝에 속하는 한 분야로, 인공 신경망의 층을 연속적으로 깊게 쌓아올려 데이터를 학습하는 방식을 말한다. 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 인공 신경망을 기반으로 구축한 기계 학습 기술이다. 즉, 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리한다.