인천 서구의 무료 직업훈련 영희 직업전문학교입니다:) 최근 매우 핫하고 핫한 인공지능 AI와 자율주행, 그리고 빅데이터까지 많은 인기와 함께 전망이 높은 직군에서 취업을 희망하는 청년, 취업준비생 분들이 많아지고 있습니다.
이런 4차 산업혁명의 인재가 되기 위해 필요한 역량 기술을 찾고 있는데요.
비전공자도 쉽게 배울 수 있는 파이썬 자율주행에 필요한 라이다. 센서, ROS, 그리고 머신러닝과 딥러닝입니다.
오늘 개발자 취업교육 연희직업전문학교에서 소개해드릴 역량기술은
머신러닝과 딥러닝입니다!
인공지능이란?
먼저 인공지능이란 ‘인공적으로 만들어진 지능’이라는 뜻으로 Artificial Intelligence의 줄임말인 A.I.라고도 불립니다.
컴퓨터가 인간의 지능을 모방하는 것.다시 말해 사람처럼 생각하고 말할 수 있는 컴퓨터를 말합니다.
인간의 학습/추론/지각 능력을 컴퓨터 시스템을 통해 구현하는 기술입니다.
2016년 알파고와 이세돌 구단을 기억하시나요?이때 당시 많은 사람들의 관심 속에서 대결했던 충격적인 기억이 있습니다.1:4로 승리한 알파고가 인공지능 로봇입니다.
알파고는 훈련된 심층 신경망을 통해 유리한 선택을 하도록 설계된 프로그램입니다.
승리의 배경을 논할 때 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 등에 대해 혼란을 느꼈을 것입니다.
세 가지 개념 오늘 인천 서구 무료취업교육 연희직업전문학교에서 확실하게 전해드리겠습니다!
인공지능과 머신러닝, 그리고 딥러닝은 3개의 동심원을 상상하는 것입니다.
인공지능이 머신러닝과 딥러닝을 포함하고 그 다음이 딥러닝을 포함하고 있는 머신러닝 다음으로 현재의 인공지능 열풍을 주도하는 딥러닝이 작은 원천이라고 보면,
보다 쉽게 개념을 파악할 수 있습니다.
딥러닝은 머신러닝의 진화한 것으로 보이기도 하지만 기계가 사람의 도움 없이 정확한 결정을 내릴 수 있도록 하는 프로그래밍 가능한 신경망을 사용합니다.
우선 좀 더 큰 개념의 머신러닝부터 살펴볼까요?!
머신러닝(Machine Lerning)
머신러닝(Machine Lerning)이란 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 알고리즘(처리방법)과 기술을 개발하는 머신러닝이라고 불립니다.
알고리즘을 이용하여 데이터를 분석하고 분석을 통해 학습하고 학습한 내용을 바탕으로 판단 및 예측을 하는 것
즉, 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상시키는 기술 방법입니다.
머신러닝 알고리즘의 간단한 예로는 우리가 자주 사용하고 알고 있는 멜론, 지니 등의 주문현 음악 스트리밍 서비스입니다.
서비스에서 청취자에게 추천할 세노라나 아티스트를 결정하기 위해 머신러닝 알고리즘은 청취자의 취향을 음악 취향이 비슷한 다른 청취자의 정보값을 끌어당겨 연관시킵니다.
A 사용자의 취향이 B 사용자와 겹친 경향이 있기 때문에 B 사용자가 선호하는 음악이 A 사용자도 선호할 것이라고 결론을 도출하는 것이다.
이외에도 넷플릭스에서 볼 수 있는 ‘길동님의 취향을 저격하는 베스트 콘텐츠’ 유튜브에서 ‘맞춤 동영상’ 등
우리가 매일 보는 것이 머신러닝 알고리즘으로 구성되어 있습니다.
머신러닝은 학습 방법에 따라 4가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
첫째, 지도학습(Supervised Learning)
정답이 있는 데이트를 활용하여 데이터를 학습시키는 방법으로 종류-분류(Classfication), 회귀(Regression)
둘째, 비지도 학습(Unsupervised Learning)
정답이 없는 데이터를 군집화하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방법의 종류 – 클러스터링, k-means
셋째, 준지도학습(semisupervised)
지도학습과 비지도학습의 중간에 해당하는 기술로 명확한 정답이 존재하지만 정답이 있는 데이터를 입수하기 어려울 때 사용합니다.
넷째, 강화학습(Reinforcement Learning)
에이전트, 환경, 상태, 행동, 보상의 개념으로 주어진 환경인 행동을 취하고 앞으로 어떤 보상을 얻으면서 학습을 진행하는 강화학습이 있습니다.
딥러닝(Deep Learning)
딥러닝(deep Learning)이란 머신러닝의 한 분야로 컴퓨터가 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 한 기술 방법입니다.
딥러닝은 무인자동차에서 활용되는 핵심 기술로 자동차가 정지 신호 인식, 보행자와 가로등을 구별할 수 있도록 합니다.
이외에도 전화, 태블릿, TV, AI 스피커와 같은 가전 음성 제어를 위한 핵심 요소 중 하나로 이전에는 불가능했던 결과를 도출하고 있어 많은 관심을 끌고 있습니다.
딥러닝의 활용은 모두 밤에 이용되고 있습니다.우리가 현재까지도 사용하고 있는 스마트폰의 음석 인식 기능이 하나의 예로 들 수 있습니다.
AI스피커, TV까지도 가능한 음석인식 기능과 현재는 계속 떠오르고 있는 자율주행자동차, 그리고 산업현장에서 활용되는 자동화 시스템까지
딥러닝을 활용하여 앞으로도 큰 발전을 기대하고 있습니다.
딥러닝 종류는 총 5가지로 분류됩니다.
첫째, 심층 신뢰망(Deep Belief Network)
RBM(Restricted Boltzmann Machine)인 그래프로 표현된 확률 모델로 신경망과 유사한 구조로 RBM을 여러 층 쌓고 비지도 학습으로 사전 훈련을 합니다.
비슷한 특징으로 묶인 신경망의 초기 가중치를 결정할 수 있으며 완전 연결 신경망을 사용하여 지도 학습을 수행할 수 있습니다.
둘째, 오토인코더(Autoencoder)
하나의 히든 레이어가 있는 신경망으로 입력값이 그대로 출력값이 되는 것이 특징입니다.
대신 히든 레이어가 입력값을 압축해 특징을 추출할 수도 있지만 여러 층의 오토 인코더를 쌓은 후 DBN과 마찬가지로 사전 훈련이 가능합니다.
셋째, 컨볼루션 신경망(Convlutional Neural Network)
가장 잘 알려진 딥러닝 방법 중 하나인데 이미지 처리에 적합한 CNN입니다.
입력을 필터로 합성하여 특징을 추출하고 이러한 합성 적층을 여러 계층에 연결합니다.
넷째, 순환신경망(Recurrent Neural Network)
RNN은 시간에 따른 순서를 기억하는 것이 가장 큰 특징 중 하나인데, 신경망의 출력이 다른 신경망과 연결되면서 여러 신경망으로 연결됩니다.
단어의 순서에 따른 연결이 필요한 자연어 처리에서 자주 사용됩니다.
마지막으로 D.Q.N(DeepQ-Network)
각 상태 집합에서 행동에 따른 우선순위가 있는 Q 테이블을 배열로 설정하는데 이를 딥러닝 CNN으로 변경하는 것입니다.
상태나 행동의 큰 집합도 학습이 잘 되고 특히 바둑 경기 알파고가 이 방법을 사용했다고 할 수 있습니다.
인천 서구 직업훈련 영희직업전문학교에서 말씀드린 4차 산업혁명 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념과 차이점은 어떠셨나요?
연희직업전문학교에서도 4차 산업혁명 인재양성과정을 통해 머신러닝, 딥러닝 교육을 받고 취업까지 가능한 직업훈련이 있습니다.
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