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AI·ML·DL 비교 전문가의 조언! •Table 1 AI·ML·DL 비교
AI ML DL 포함 관계를 먼저 그림으로
구분 ML
(인공지능) (머신러닝, 기계학습) (딥러닝) 구분 AI(인공지능) (머신러닝, 기계학습) DL(딥러닝)
정리해 두고, 각 단계의 대표
정의 인간 지능 모방 데이터 학습 신경망 기반 ML 예시를 함께 외우면 기억에 정의 인간 지능 모방 데이터 학습 신경망 기반 ML
특징 규칙 / 휴리스틱 포함 지도/비지도/강화 학습 CNN/RNN 등 심층 구조 훨씬 오래 남습니다. 단순히
특징 규칙 · 휴리스틱 포함 지도/비지도/강화 학습 CNN/RNN등 심층 구조
정의를 따로따로 외우기보
다는 “AI ⊃ ML ⊃ DL” 구조
속에 CNN·RNN 같은 키워드
Q1. 다음 중 포함 관계로 옳은 것을 고르시오. 를 묶어 두면 시험에서 개념
① ML⊃AI⊃DL ② DL⊃ML⊃AI ③ AI⊃ML⊃DL ④ AI=ML=DL 이 헷갈리는 일을 줄일 수 있
습니다.
Q2. 규칙 기반 전문가 시스템은 AI 범주에 포함되는가? (예/아니오)
정답_ Q1. ③ Q2. 예 오답트랩
AI는 항상 데이터로 학습한
다? ×, 규칙 기반도 AI
02 l 문제 유형에 따른 분류
02

(1) 분류(Classification): 이메일이 ‘스팸/정상’인지, 사진이 ‘고양이/개’인지 범주
를 예측한다.

기준선

정상 정상 강아지 스팸 스팸 고양이

데이터가 어떤 범주(스팸/정상, 개/고양이)에 속하는지 판별합니다.

(2) 회귀(Regression): 아파트 가격, 내일 기온 등 숫자를 예측한다.

예측값: 키, 몸무게

데이터(몸무게)의 추세를 파악하여 연속적인 숫자(키)를 예측합니다.

(3) 군집화(Clustering): 고객을 유사한 특성에 따라 자동으로 묶으며, 레이블
(label)은 존재하지 않는다.

CHAPTER 01. 인공지능의 이해 17

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