• 인공지능: 사람이 직접 프로그래밍한 내용이 아니라 기계가 자체 규칙 시스템을 구축하는 과학
• 머신러닝: 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 함
• 딥러닝: 인공신경망에서 발전한 형태의 인공지능으로, 뇌의 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층을 활용해 데이터를 분석함

머신러닝과 딥러닝의 차이

머신러닝

• 주어진 데이터를 인간이 먼저 처리
• 사람이 먼저 컴퓨터에 특정 패턴을 추출하는 방법을 지시하고, 그 이후 컴퓨터가 스스로 데이터의 특징을 분석하고 축적
• 이렇게 축적된 데이터를 바탕으로 문제를 해결
• 예를 들어 사람이 먼저 개와 고양이의 사진을 보고 개와 고양이의 특징을 추출한 후 많은 예시를 통해 컴퓨터를 학습시키고 식별하게 만듬

딥러닝

• 머신러닝에서 사람이 하던 패턴 추출 작업이 생략
• 컴퓨터가 스스로 데이터를 기반으로 학습할 수 있도록 정해진 신경망을 컴퓨터에게 주고, 어린아이가 학습하는 것처럼 경험 중심으로 학습을 수행
• 즉, 인간이 개, 고양이의 특성을 추려 사전에 정의된 알고리즘과 규칙을 적용하는 머신러닝과 달리, 딥러닝에서는 심층 신경망을 통해 스스로 개, 고양이의 특성을 훈련하여 개와 고양이를 분류할 수 있음