인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 어떤 관계인가요?

머신러닝은 컴퓨터가 데이터에서 문제를 찾아 인공지능 애플리케이션을 제공할 수 있게 하는 기술을 포함하는 인공지능의 하위 집합입니다. 딥러닝은 컴퓨터가 더 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 머신러닝의 하위 집합입니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

1. 인공지능(Artificial Intelligence)

인공지능(Artificial Intelligence), 영어 약자는 AI입니다. 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학입니다.

인공지능은 지능의 본질을 이해하고 인간 지능과 유사한 방식으로 반응할 수 있는 새로운 지능형 기계를 제작하려는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 분야의 연구에는 음성 인식, 이미지 인식, 로봇, 자연어가 포함됩니다. 처리, 지능형 검색 및 전문가 시스템 등

인공지능은 인간의 의식과 사고의 정보 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 지능은 아니지만 인간처럼 생각할 수 있고 인간의 지능을 뛰어넘을 수도 있다.

2. 데이터 마이닝

데이터 마이닝은 이름에서 알 수 있듯이 방대한 데이터에서 숨겨진 정보를 "마이닝"하는 것입니다. 교과서에 따르면 여기의 데이터는 "크고, 불완전하고, 시끄럽고, 퍼지"이며 무작위로 적용됩니다. 데이터”에서 정보는 “암시적이고, 규칙적이며, 사전에 사람들에게 알려지지 않았지만 잠재적으로 유용하고 궁극적으로 이해할 수 있는 정보 및 지식”을 의미합니다. 비즈니스 환경에서 기업은 데이터베이스에 저장된 데이터가 의사 결정을 "말"하고 지원할 수 있기를 바랍니다. 따라서 데이터 마이닝은 보다 응용 프로그램 지향적입니다.

데이터 마이닝은 일반적으로 컴퓨터 과학과 관련이 있으며 통계, 온라인 분석 처리, 지능 검색, 기계 학습, 전문가 시스템(과거 경험 법칙에 의존) 및 패턴 인식과 같은 다양한 방법을 통해 위의 목표를 달성합니다.

3. 머신 러닝

머신 러닝(Machine Learning)은 특정 알고리즘을 사용하여 컴퓨터가 알려진 데이터를 사용하여 적절한 모델을 도출하고, 이 모델을 사용하여 새로운 상황에 대한 판단을 내리도록 안내하는 프로세스를 말합니다.

머신러닝의 개념은 복잡하지 않습니다. 이는 인간 생활의 학습 과정을 시뮬레이션한 것일 뿐입니다. 이 모든 과정에서 가장 중요한 것은 데이터입니다.

데이터를 통해 훈련된 학습 알고리즘에 관한 모든 관련 연구는 선형 회귀(Linear Regression), K-평균(K-means, 프로토타입 기반 목적 함수 클러스터링) 등 수년간 개발된 많은 기술을 포함하는 기계 학습에 속합니다. 방법), Decision Trees(Decision Trees, 확률 분석을 이용한 그래픽 방법), Random Forest(Random Forest, 확률 분석을 이용한 그래픽 방법), PCA(Principal Component Analysis, 주성분 분석), SVM(Support Vector Machine, support Vector) 기계) 및 ANN(인공 신경망, 인공 신경망).

4. 딥러닝

딥러닝의 개념은 인공 신경망 연구에서 유래되었습니다. 여러 개의 숨겨진 레이어가 있는 다층 퍼셉트론은 딥러닝 구조입니다. 딥 러닝은 하위 수준 기능을 결합하여 보다 추상적인 상위 수준 표현 속성 카테고리 또는 기능을 형성함으로써 데이터의 분산 기능 표현을 발견합니다.

딥 러닝은 머신러닝 연구의 새로운 분야로 인간 두뇌의 신경망을 구축하고 시뮬레이션하여 분석하고 학습하는 것입니다. 텍스트.

5. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계

엄밀히 말하면 인공지능과 머신러닝은 직접적인 관련은 없지만, 현재는 인공지능 문제를 해결하기 위해 머신러닝 방법이 널리 사용되고 있습니다. 현재 머신러닝은 인공지능의 구현 방식이자 가장 중요한 구현 방식이기도 하다.

초기 기계 학습은 실제로 컴퓨터 과학이 아닌 통계에 속하며 1990년대 이전의 고전적인 인공 지능은 기계 학습과 아무 관련이 없습니다. 그래서 오늘날의 AI와 ML은 겹치는 부분이 많지만 엄밀한 연관성은 없습니다.

하지만 컴퓨터 부서만 보면 ML은 AI에 속합니다. 오늘날 AI는 매우 광범위한 주제가 되었습니다.

딥 러닝은 현재 머신러닝에서 인기 있는 방향입니다. 그 자체가 신경망 알고리즘의 파생물이며 이미지, 음성 등 리치 미디어의 분류 및 인식에서 매우 좋은 결과를 얻었습니다.

그래서 인공지능과 머신러닝을 두 가지 학문으로 보면 세 가지의 관계는 아래 그림과 같습니다.

딥러닝을 인공지능의 하위 학문으로 보면 , 세 가지의 관계 관계는 아래 그림과 같습니다.

6. 데이터 마이닝과 머신 러닝의 관계

데이터 마이닝은 주로 머신 러닝 커뮤니티에서 제공하는 기술을 사용하여 대용량 데이터를 분석하고, 데이터베이스 커뮤니티에서 제공하는 기술을 사용하여 대용량 데이터를 관리합니다.

기계 학습은 데이터 마이닝의 중요한 방법이지만 기계 학습은 또 다른 학문이며 둘은 서로를 보완합니다.

보충:

출처: http://m.elecfans.com/article/691751.html

기계 학습 프로세스는 다음 단계를 사용하여 정의됩니다.

1 관련 데이터 세트를 식별하고 준비합니다. 분석.

2. 사용할 알고리즘 유형을 선택하세요.

3. 사용된 알고리즘을 기반으로 분석 모델을 구축합니다.

4. 테스트 데이터 세트를 기반으로 모델 학습을 수행하고 필요에 따라 모델을 수정합니다.

5. 모델을 실행하여 테스트 점수를 생성합니다.

머신러닝과 딥러닝의 차이점

1. 데이터 볼륨:

머신러닝은 다양한 데이터 볼륨, 특히 데이터 볼륨이 작은 시나리오에 적응할 수 있습니다. 반면, 데이터 양이 급격히 증가하면 딥러닝의 효과는 더욱 두드러지게 됩니다. 아래 그림은 다양한 데이터 양에 따른 머신러닝과 딥러닝의 성능 수준을 보여줍니다.

2. 하드웨어 종속성:

기존 기계 학습 알고리즘과 달리 딥 러닝 알고리즘은 설계상 고급 장비에 크게 의존합니다. 딥러닝 알고리즘은 수많은 행렬 곱셈 연산을 수행해야 하므로 이를 지원하려면 충분한 하드웨어 리소스가 필요합니다.

3. 특성 엔지니어링:

특성 엔지니어링은 데이터 복잡성 수준을 줄이고 학습 알고리즘에 사용할 수 있는 패턴을 생성하는 것을 목표로 도메인별 지식을 특정 특성에 적용하는 프로세스입니다.

예: 기존 기계 학습 모델은 기능 엔지니어링에 필요한 픽셀 및 기타 속성을 찾는 데 중점을 둡니다. 딥 러닝 알고리즘은 데이터의 다른 상위 수준 기능에 중점을 두므로 각각의 새로운 문제에 대한 기능 추출기의 실제 작업 부하가 줄어듭니다.

4. 문제 해결 접근 방식

전통적인 기계 학습 알고리즘은 문제를 해결하기 위해 표준 절차를 따릅니다. 문제를 여러 부분으로 나누고, 개별적으로 해결한 다음, 결과를 결합하여 원하는 답을 얻습니다. 딥러닝은 문제를 분할하지 않고 중앙 집중식으로 문제를 해결합니다.

5. 실행 시간

실행 시간은 알고리즘을 훈련하는 데 필요한 시간을 의미합니다. 딥러닝은 더 많은 매개변수를 포함하기 때문에 훈련하는 데 많은 시간이 걸리기 때문에 훈련에 대한 시간 투자도 더 중요합니다. 상대적으로 말하면, 머신러닝 알고리즘의 실행 시간은 상대적으로 짧습니다.

6. 해석 가능성

설명 가능성은 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘의 주요 차이점 중 하나입니다. 딥 러닝 알고리즘은 해석이 불가능한 경우가 많습니다. 이 때문에 업계에서는 딥러닝을 사용하기 전에 항상 두 번 생각할 것입니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 실제 응용:

1. 지문을 사용하여 출석체크, 얼굴 인식 또는 번호판을 스캔하여 번호판 번호 인식을 구현하는 컴퓨터 비전 기술입니다.
2. 텍스트 검색, 이미지 검색 등 검색 엔진의 정보 검색 기능.
3. 특정 타겟 식별을 통한 자동화된 이메일 마케팅.
4. 암 종양학 의학적 진단 또는 기타 만성 질환 이상 상태 식별.
5. 사진 태깅과 같은 자연어 처리 애플리케이션. Facebook은 사용자 경험을 향상시키기 위해 이러한 기능을 제공합니다.
6. 온라인 광고.

미래 개발 동향:

1. 업계에서 점점 더 데이터 과학 및 기계 학습 기술을 사용함에 따라 조직에서는 기계 학습 솔루션을 기존 비즈니스 프로세스에 도입하는 것이 가장 중요합니다.
2. 딥러닝의 중요성이 점차 머신러닝을 뛰어넘고 있습니다. 딥 러닝은 현재 가장 진보되고 효과적인 기술 솔루션 중 하나라는 사실이 입증되었습니다.
3. 머신 러닝과 딥 러닝은 연구 및 학문 분야에서 엄청난 힘을 발휘할 것입니다.

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