머신러닝이란?
Machine Learning. 기계가 학습한다는 뜻입니다. 데이터가 주어졌을 때 기계가 데이터를 기반하여 학습하는 것으로 사람이 찾은 특징을 바탕으로 학습을 진행합니다. 따라서, 처리될 정보에 대해 더 많이 배울 수 있도록 많은 양의 데이터를 제공해야 합니다.
결국, 빅데이터를 통한 학습 방법으로 머신러닝을 이용할 수 있습니다. 머신러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 합니다.
딥러닝이란?
완전한 머신 러닝을 실현하는 기술이라고 생각하면 됩니다. 머신러닝은 사람이 특징을 찾고 특징을 바탕으로 학습을 진행했다면 딥러닝은 스스로 데이터의 특징을 잡는 것입니다. 사람이 생각하지 못한 부분, 아니라고 생각했던 부분도 데이터의 특징이 될 수 있습니다.
의료에서 생각해보면 사람이 정해 놓지 않고 단순히 CT를 보고 특정 질병이 가지고 있는 특징을 확인하여 다음 Input 사진이 들어왔을 때 예측을 진행합니다.
딥러닝의 현재와 미래
현재 딥러닝은 엄청난 호황기를 맞이하고 있다고 생각합니다. 이전에 몇 차례 겨울을 지나면서 많이 힘들었지만 딥러닝의 시작인 제프리 힌튼과 여러 인공지능 분야의 대단하시고, 똑똑하면서 열정을 가지고 분들을 통해 발전이 이뤄지고 있습니다. 특히, 구글의 Tensorflow와 같은 딥러닝용 오픈소스를 통해서 우리와 같은 초심자들도 생각보다 쉽게(?) 접할 수 있게 됐다고 생각합니다.
여러 기업들이 단순히 정확성 n%를 위해서 천문학적인 돈을 투자 할만가, 아니면 투자를 한 기회비용만큼의 수익을 낼 수 있는가를 생각해보면 모르겠습니다...물론 저와 같은 이제 시작하는 사람들은 모르는 이야기죠....ㅠㅠ(잘못하면 AR, VR처럼 인기가 싹 사라질 수도)그래도 어디선가 지금도 개발하고 계신 분들 힘내주시고 오늘도 다짐하고 다시 공부 시작합니다 :)