머신러닝보다 딥러닝이 무조건 좋을까?

머신러닝보다 딥러닝이 무조건 좋을까?

 

인공지능이 몇 년 전부터 대세의 키워드로 잡았다. 다들 바둑의 제왕을 무너뜨린 알파고를 알 것이다. 이 기술이 인공지능 AI를 적용하고 딥러닝을 통해 스스로 공부함으로써 엄청난 발전을 한 대략적 성공 스토리이다.

 

문제는 5년이 넘은 이 시점에 인공지능이 우리의 삶을 얼마나 바꾸었는지 생각해 봐야 한다.

기술이 사람을 따라올 수 있는 것이 아니라 사람이 기술을 수용할 마음이나 자세가 안된 것은 아닐까?

해당 업종 종사자가 아니면 어려운 개념일 수 있다. 앞으로 우리시대는 이렇게 갈 것이다. 지체될지라도 방향성은 그렇게 가고 있고 우리는 못 느끼지만 세계의 다른 곳은 분명 변화를 피부로 와닿고 있을 것이다. 명백한 사실이다.

우리가 AI기술에서 머신러닝과 딥러닝의 개념을 잘 모르는 경우가 있다.

 

딥러닝은 머신러닝이다

맞다. 머신러닝은 더 큰 개념이고 그 안에 딥러닝 기술이 포함되다는 것이다.

딥러닝은 음성인식, 사물 감지, 콘텐츠 설명, 영상 분류, 판독 등 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있도록 컴퓨터를 교육하는 머신러닝 기술의 일종이다. 우리의 집에 있는 아이폰의 Siri와 윈도우10 인공지능 비서 Cortana가 바로 딥러닝 기술이 접목된 사례이다. 경험을 통해서 성능을 강화한다.

딥러닝은 사전 정의된 수식이 필요없다

일반적인 머신러닝은 사전에 정의된 수식을 통해 데이터를 구성하게 된다. 하지만 딥러닝은 데이터만 있으면 그 안에서 기본 매개변수를 스스로 설정하고 계층을 사용하여 패턴을 인식함으로 스스로 학습할 수 있도록 교육을 하게 된다. 그러기 위해서 알고리즘, 신경망, 휴먼 머신 인터페이스, 컴퓨팅 성능이 뒷받침되어야 하는데 그것이 이미 이루어졌다고 본다. 그래서 무한한 가능성을 보이는 것이 딥러닝이다. 현재 자율주행이 고도화되고 있는데 이것도 딥러닝이 적용된 중요한 사례이다. 정밀한 판단을 통해 안전성을 극대화할 수 있다.

딥러닝 누구나 배울 수 있는가

요즘 IT 관련 교육기관에서 인공지능 관련하여 강의가 이루어지고 있다. 당연히 누구나 배울 수는 있다. 하지만 아무런 전공지식 없이 들어간다면 어려울 것이다. 내가 10년 이상 했지만 분야가 다르다면 새롭게 배우는 건 다소 무리라고 생각한다. 개인차가 있으니 나의 수준에서 말할 뿐이다. 하지만 아직 젊은 30대 중반 이전이라면 개척해 보기 바란다. 이 시장은 앞으로 더욱 성장할 것이고 대세 기술로 각광을 받을 것이기 때문이다.