알파고 쇼크 뒤 몇년이 지났는데도 딥러닝과 머신러닝의 차이를 잘 이해하지 못해서 제게 물어보시는 분들이 계십니다. 흔히 딥러닝을 사람들이 언급할때 자주 하는 말이 '사람의 생각을 본따' 라고 하는데, 이 말을 통해서 설명해드릴게요. 머신러닝은 학습할 때 특정 수치를 받습니다. 딥러닝은 결국 숫자로 변환하긴 하지만, 이 수치가 뭔지 직접 사람이 가르치지는 않습니다. 잘 안 와닿으신다고요? 그렇다면 이렇게 생각해 봅시다. AI에게 포메라니안과 (재패니즈) 스피츠를 구분하도록 학습시킨다 해봅시다. 머신러닝의 경우 몸무게, 모색(물론 숫자코드로 받습니다), 체고, 머즐길이 등 수치를 받습니다. 블랙탄, 갈색 스피츠나(적어도 재패니즈 스피츠가 대다수인 한국에서는) 5키로가 넘는 포메라니안은 보신 적이 없을겁니다 ..
