인공지능, 머신러닝, 그리고 딥러닝의 관계

인공지능

인공지능 또는 A.I. (Artifical Intelligence)는 일반적으로 인간의 학습능력, 추론 능력, 지각 능력이 필요한 작업을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 구현하려는 컴퓨터과학의 세부분야 중 하나이다.

 

머신러닝

머신 러닝은 인공지능의 하위 분야로, 경험을 통해 자동으로 개선하는 알고리즘을 연구한다. 데이터로부터 학습할 수 있도록 한다.

 

머신러닝 알고리즘 종류

먼저 크게 3가지로 나눌 수 있다.

1. 지도학습 (Supervised Learning)

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

3. 강화학습 (Reinforcement Learning)

 

그리고 세부적으로 나눠진다.

1. 선형 회귀 (Linear Regression)

2. SVM (Support Vecotr Machine)

3. KNN (K-Nearest Neighbors)

4. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)

5. 의사결정 트리 (Decision Tree)

6. K-Means

7. Random Forest

8. Naive Bayes

9. Dimensional Reduction

10. Gradient Boosting

 

*대표적인 알고리즘들만 적었다*

 

딥러닝

딥러닝은 머신러닝의 종류 중 하나인 인공신경망(Artifical Neural Network)을 수많은 계층 형태로 연결하여 학습을 진행하는 알고리즘을 연구한다.

 

요약

인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 인공 신경망 ⊃ 딥러닝

 

참고

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=bootpay&logNo=221177720632