하나의 기사로 이해하기: AI, 머신러닝, 딥러닝 간의 연결과 차이점

빠른 기술 변화의 물결 속에 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)은 정보기술의 새로운 물결을 이끄는 빛나는 별과도 같습니다. 이 세 단어는 다양한 최첨단 토론과 실제 적용에 자주 등장하지만, 이 분야를 처음 접하는 많은 탐험가들에게는 그 구체적인 의미와 내부 연관성이 여전히 수수께끼에 싸여 있을 수 있습니다.

그럼 먼저 이 사진부터 보시죠.

딥러닝, 머신러닝, 인공지능 사이에는 밀접한 상관관계와 진보적인 관계가 있다고 볼 수 있습니다. 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능의 중요한 구성요소인 머신러닝(Machine Learning)의 특정 분야입니다. 이러한 분야 간의 연결과 상호 발전은 인공지능 기술의 지속적인 발전과 향상을 가능하게 합니다.

인공지능이란 무엇인가요?

인공 지능(AI)은 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 또는 능가할 수 있는 컴퓨팅 시스템을 개발하는 것이 주요 목표인 광범위한 개념입니다.

• 이미지 인식(Image Recognition)은 컴퓨터가 시각 센서를 통해 데이터를 얻고 이러한 데이터를 기반으로 분석하여 이미지를 식별할 수 있는 방법을 연구하는 데 전념하는 AI의 중요한 분야입니다. 이미지의 개체, 장면, 행동 및 기타 정보는 인간의 눈과 뇌의 시각적 신호를 인식하고 이해하는 과정을 시뮬레이션합니다.
• 자연어 처리(NLP)는 인간의 자연어를 이해하고 생성하는 컴퓨터의 능력입니다. 텍스트 분류, 의미 분석, 기계 번역 등 다양한 작업을 다루며 인간의 듣기 능력을 시뮬레이션하려고 노력합니다. 말하기, 읽기, 쓰기 등 지능적인 행동.
• 컴퓨터 비전(CV)에는 더 넓은 의미의 이미지 인식이 포함되며, 컴퓨터가 2차원 이미지를 "보고" 인식할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 또는 3차원 이미지를 이해하는 것은 인간의 시각 시스템을 깊이 모방하는 것입니다.
• 지식 그래프(KG)는 개체와 개체 간의 복잡한 관계를 저장하고 표현하는 데 사용되는 구조화된 데이터 모델로, 인지 과정에서 지식을 축적하고 활용하는 인간의 능력과 이를 기반으로 하는 추론 및 학습 과정을 시뮬레이션합니다. 기존 지식에 대해.

이러한 첨단 기술은 "인간 지능 시뮬레이션"이라는 핵심 개념을 중심으로 연구되고 적용됩니다. 그들은 다양한 인식 차원(예: 시각, 청각, 사고 논리 등)의 개발에 중점을 두고 인공 지능 기술의 지속적인 개발과 발전을 공동으로 촉진합니다.

머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝(ML)은 인공지능(AI) 분야에서 중요한 분야입니다. 다양한 알고리즘을 사용하여 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 규칙과 패턴을 자동으로 학습하여 예측과 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 인간 지능의 능력을 강화하고 확장합니다.

예를 들어 고양이 인식 모델을 훈련할 때 기계 학습 프로세스는 다음과 같습니다.

• 데이터 전처리: 먼저 스케일링, 그레이스케일, 정규화 및 기타 작업을 포함하여 수집된 고양이 이미지와 고양이가 아닌 이미지를 대량으로 전처리합니다. 수행되고 이미지는 특징 벡터 표현으로 변환됩니다. 이러한 특징은 Haar 유사 특징, 로컬 이진 패턴(LBP) 또는 컴퓨터 비전 분야에서 일반적으로 사용되는 기타 특징 설명자와 같이 수동으로 설계된 특징 추출 기술에서 나올 수 있습니다. .
• 특징 선택 및 차원 축소: 문제의 특성에 따라 핵심 특징을 선택하고, 중복되고 관련 없는 정보를 제거하고, 때로는 PCA, LDA 및 기타 차원 축소 방법을 사용하여 특징 차원을 더욱 줄이고 알고리즘 효율성을 향상시킵니다.
• 모델 훈련: 그런 다음 사전 처리된 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 선택한 기계 학습 모델을 훈련하고 모델이 특성 사진을 통해 고양이와 고양이가 아닌 동물을 구별할 수 있도록 모델 매개변수를 조정하여 모델 성능을 최적화합니다.
• 모델 평가 및 검증: 학습이 완료된 후 모델의 일반화 능력이 우수하고 보이지 않는 새로운 샘플에 정확하게 적용될 수 있는지 확인하기 위해 독립적인 테스트 세트를 사용하여 모델을 평가합니다.

일반적으로 사용되는 상위 10개 기계 학습 알고리즘은 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, SVM, Naive Bayes, K 최근접 이웃 알고리즘, K-평균 알고리즘, Adaboost 알고리즘, 신경망, Markov 등입니다.

딥러닝이란 무엇인가요?

딥 러닝(DL)은 기계 학습의 특별한 형태로, 심층 신경망 구조를 통해 인간 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 시뮬레이션하여 데이터에서 복잡한 특징 표현을 자동으로 추출합니다.

예를 들어 고양이 인식 모델을 훈련할 때 딥러닝 과정은 다음과 같습니다.

(1) 데이터 전처리 및 준비:

• 고양이 이미지와 고양이가 아닌 이미지가 포함된 대량의 데이터 세트를 수집하고 수행합니다. 청소하고 라벨을 붙이고 각 사진에 해당 라벨(예: "고양이" 또는 "고양이 아님")이 있는지 확인하세요.
• 이미지 전처리: 모든 이미지를 균일한 크기로 조정하고 정규화 처리, 데이터 향상 및 기타 작업을 수행합니다.

(2) 모델 설계 및 구성:

• 딥 러닝 아키텍처를 선택하세요. 이미지 인식 작업에는 일반적으로 CNN(Convolutional Neural Network)이 사용됩니다. CNN은 이미지의 로컬 특징을 효과적으로 추출하고 다층 구조를 통해 추상화할 수 있습니다.
• 컨벌루션 레이어(특징 추출용), 풀링 레이어(계산 감소 및 과적합 방지용), 완전 연결 레이어(특징 통합 및 분류용), 가능한 배치 정규화 레이어, 활성화 함수(예: ReLU, 시그모이드 등).

(3) 초기화 매개변수 및 하이퍼 매개변수 설정:

• 모델의 각 레이어의 가중치와 편향을 초기화하고 무작위 초기화 또는 특정 초기화 전략을 사용할 수 있습니다.
• 학습률, 최적화 도구(예: SGD, Adam 등), 배치 크기, 훈련 기간(에포크) 등과 같은 하이퍼파라미터를 설정합니다.

(4) 순방향 전파:

• 전처리된 이미지를 모델에 입력하고 각 레이어의 컨볼루션, 풀링, 선형 변환 및 기타 작업을 통해 최종적으로 출력 레이어의 예측 확률 분포를 얻습니다. 즉, 모델이 입력 이미지가 고양이일 확률을 결정합니다.

(5) 손실 함수 및 역전파:

• 교차 엔트로피 손실 함수 또는 기타 적절한 손실 함수를 사용하여 모델 예측 결과와 실제 레이블 간의 차이를 측정합니다.
• 손실을 계산한 후 역전파 알고리즘을 실행하여 모델 매개변수에 대한 손실의 기울기를 계산하여 매개변수를 업데이트합니다.

(6) 최적화 및 매개변수 업데이트:

• 손실 함수를 최소화할 목적으로 경사하강법 또는 기타 최적화 알고리즘을 사용하여 경사 정보를 기반으로 모델 매개변수를 조정합니다.
• 각 학습 반복 동안 모델은 계속해서 매개변수를 학습하고 조정하여 고양이 이미지를 인식하는 능력을 점차 향상시킵니다.

(7) 검증 및 평가:

• 검증 세트에서 모델 성능을 정기적으로 평가하고, 정확성, 정밀도, 재현율 및 기타 지표의 변화를 모니터링하여 모델 훈련 중 초매개변수 조정 및 조기 학습을 안내합니다.

(8) 훈련 완료 및 테스트:

• 검증 세트의 모델 성능이 안정되거나 미리 설정된 중지 조건에 도달하면 훈련을 중지합니다.
• 마지막으로, 모델이 보이지 않는 새로운 샘플에서 고양이를 효과적으로 식별할 수 있는지 확인하기 위해 독립적인 테스트 세트에서 모델의 일반화 능력을 평가합니다.

딥러닝과 머신러닝의 차이점

딥러닝과 머신러닝의 차이점은 다음과 같습니다.

1. 문제 해결 방법

머신러닝 알고리즘은 일반적으로 인간이 설계한 피쳐 엔지니어링, 즉 사전 학습에 의존합니다. -문제 배경 지식을 기반으로 핵심 기능을 추출하고, 이러한 기능을 기반으로 모델을 구축하고 최적화 솔루션을 수행합니다.

딥 러닝은 다층 비선형 변환을 통해 자동으로 높은 수준의 추상 기능을 생성하는 엔드 투 엔드 학습 방법을 채택하며 이러한 기능은 전체 학습 과정에서 지속적으로 최적화됩니다. 인간의 인지 처리 스타일에 더 가까운 특징을 구성합니다.

예를 들어 자동차를 인식하는 소프트웨어를 작성하려면 머신러닝을 사용하면 크기, 모양 등 자동차의 특성을 수동으로 추출해야 하고, 딥러닝을 사용하면 인공지능이 필요합니다. 신경망은 이러한 특징을 자체적으로 추출하지만, 학습하려면 자동차로 라벨이 붙은 이미지가 많이 필요합니다.

2. 응용 시나리오

지문 인식, 특징적인 물체 감지 및 기타 분야에서 기계 학습의 응용은 기본적으로 상용화 요구 사항을 충족했습니다.

딥 러닝은 주로 텍스트 인식, 얼굴 기술, 의미 분석, 지능형 모니터링 및 기타 분야에서 사용됩니다. 현재 스마트 하드웨어, 교육, 의료 등의 산업에서도 빠르게 확산되고 있습니다.

3. 필요한 데이터 양

기계 학습 알고리즘은 작은 샘플 사례에서도 좋은 성능을 보여줄 수 있습니다.

딥 러닝은 일반적으로 심층 신경망을 훈련하기 위해 주석이 달린 대량의 데이터가 필요합니다. 특히 데이터 크기가 증가하면 딥 러닝 모델의 성능이 향상됩니다. 더 중요합니다.

4. 실행 시간

훈련 단계에서는 더 많은 딥 러닝 모델 계층과 많은 수의 매개변수로 인해 훈련 ​​과정에 시간이 많이 걸리고 다음과 같은 고성능 컴퓨팅 리소스의 지원이 필요합니다. GPU 클러스터.

이에 비해 기계 학습 알고리즘(특히 경량 모델)은 일반적으로 교육 시간과 컴퓨팅 리소스 요구 사항이 더 적으며 빠른 반복 및 실험적 검증에 더 적합합니다.

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