안녕하세요! 이번 시리즈에서는 NPU(Neural Processing Unit)라는 AI 가속기 기술을 이해하고 활용하기 위해,
가장 기초적인 AI(인공지능) 지식부터 차근차근 다루는 ‘NPU 기초 입문편’입니다.
이번 글에서는 “인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)”이 무엇이고,
어떻게 발전해 왔는지, 그리고 이 셋이 서로 어떤 관계에 있는지 자세히 정리해보겠습니다.
많은 분들이 용어가 비슷하다 보니 헷갈려하기도 하고, “AI=딥러닝인가?”라고 잘못 오해하는 경우도 있습니다.
이 글을 통해 용어 정리를 깔끔히 하고, 이후 NPU의 필요성을 이해하는 데 필요한 기초 지식을 탄탄히 쌓아봅시다.
1. 인공지능(AI)이란 무엇인가?
정의: 인간처럼 학습하고 사고하는 ‘지능’을 컴퓨터로 구현하려는 광범위한 학문/기술 영역입니다.
과거에는 사람이 직접 만든 규칙(“만약 X라면 Y를 해라”)을 기계에 입력하는 ‘전문가 시스템’이 많았어요.
'규칙 기반 전문가 시스템’처럼 사람이 일일이 규칙을 설계하는 방식도 포함했지만 요즘은 규칙 대신 데이터를 통해 패턴을 자동으로 찾는 쪽(머신러닝, 딥러닝)이 주류가 되었으며 음성 인식, 자율주행, 로봇 제어, 의료 분석 등 다양한 영역에서 현재도 빠르게 발전 중입니다.
AI는 기계가 “어떻게 학습”하고 “어떻게 의사결정”을 할 수 있을지에 대한 다양한 시도들의 집합입니다.
- 효율성: 반복적이거나 복잡한 일을 기계가 대신해주면 사람은 더 창의적인 일에 집중 가능
- 확장성: 데이터가 늘어날수록 새로운 가능성을 만들어내기 쉬움
2. 머신러닝(ML): AI를 실현하는 핵심 방법
정의: 머신러닝(ML)은 AI의 하위 분야로, 데이터를 통해 패턴을 학습하고 이를 토대로 예측이나 분류를 수행하는 알고리즘을 연구하는 분야입니다.
과거에는 프로그래머가 모든 규칙을 코딩해야 했습니다(“만약 입력이 A라면 B를 출력하라” 식).
그러나 머신러닝에서는 시스템이 스스로 데이터에서 규칙이나 패턴을 찾아내기 때문에, 복잡한 문제도 비교적 쉽게 해결할 수 있습니다.
머신러닝의 대표 알고리즘
- 선형 회귀(Linear Regression): x와 y의 관계를 직선 혹은 평면 등으로 모델링해 예측
- 의사결정트리(Decision Tree): 트리 구조를 따라 분기하며 데이터를 분류 or 예측
- 서포트벡터머신(SVM): 고차원 공간에서 데이터를 분리할 최적의 경계면(마진)을 찾음
- 랜덤 포레스트(Random Forest): 여러 개의 의사결정트리를 앙상블해 성능을 높임
이 외에도 추천 시스템, 강화학습(알파고 같은 에이전트 학습) 등 다양한 기법들이 존재하며, 특정 문제 성격이나 데이터 형태에 따라 맞춤형으로 알고리즘을 선택할 수 있습니다.
위 내용에 대해 조금 더 자세히 알고싶으시다면 아래 링크를 클릭해주세요
(작성 예정)
이렇듯 머신러닝은 데이터를 통해 학습해 자동화 수준을 높이지만, 데이터 전처리나 특징 추출(feature engineering) 과정을 사람이 직접 설정해야 하는 경우가 많았습니다.
즉, 모델에 들어가기 전에 어떤 특징(예: 이미지에서 가장자리, 색상 분포 등)을 추출해줄지 사람이 설계해야 했죠.
이러한 한계를 극복하고, 복잡한 특징까지 모델이 스스로 학습하도록 한 것이 바로 딥러닝입니다.
3. 딥러닝(DL): 머신러닝의 진화
정의: 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝 중에서도 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 활용한 분야입니다.
여러 ‘은닉층(Hidden Layer)’이 깊게 연결된 구조(Deep Neural Network)를 통해, 기존 머신러닝이 다루기 어려웠던 복잡한 패턴도 스스로 학습할 수 있도록 했습니다.
인공신경망(ANN)의 핵심
- 뉴런(Neuron): 생물학적 뉴런에서 착안해, 입력신호 × 가중치 + 편향 → 활성화 함수 과정을 통해 신호를 전달
- 계층적 구조: 입력층(Input) → 은닉층(Hidden) → 출력층(Output)으로 이루어지며, 층이 많을수록(깊을수록) 더욱 복잡한 패턴을 학습할 수 있음
- 학습(Training): 예측 오차를 역전파(Backpropagation)로 전달해, 가중치와 편향을 조금씩 업데이트(Gradient Descent 등)
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(작성 예정)
이러한 딥러닝을 통해 우리는 빅데이터(방대한 양의 데이터 활용), GPU,TPU,NPU 등을 통한 대규모 연산, 새로운 알고리즘 발전 등을 이루어냈으며, 딥러닝 기술을 통해 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등 여러 분야에서 획기적인 성능 향상이 나타났습니다.
인공지능 머신러닝 딥러닝의 관계 AI > ML > DL
계층 구조 (AI > ML > DL)
인공지능(AI): 가장 상위 개념. 규칙 기반에서부터 자율주행, 로보틱스 등 다양한 접근을 모두 포함하는 광범위한 학문.
머신러닝(ML): AI를 구현하는 하나의 방법론. 데이터 기반 학습 알고리즘이 핵심.
딥러닝(DL): 머신러닝의 하위 분야 중에서도 인공신경망에 특화된 영역. 대규모 데이터, 복잡한 패턴까지 자동으로 학습 가능.
일반적으로 “딥러닝 모델 = AI”라고 말하는 건 완전히 틀린 말은 아니지만,
정확히 말하면 딥러닝은 AI의 한 분야라는 점을 기억하면 좋겠습니다.
마무리
오늘은 AI, 머신러닝, 딥러닝이 각각 무엇인지, 그리고 이들이 서로 어떻게 연결되어 있는지 알아보았습니다. 간단히 정리하자면,
- AI(인공지능): 인간처럼 사고하고 학습하는 시스템을 구현하려는 광범위한 분야
- ML(머신러닝): 데이터를 기반으로 패턴을 찾아 학습해 문제 해결을 시도하는 AI 하위 분야
- DL(딥러닝): 머신러닝 중 인공신경망을 기반으로, 대규모 복잡한 문제를 해결할 수 있는 기법
다음 글에서는 본격적으로 뉴럴 네트워크(Neural Network)에 대하여 깊이 파고들 예정입니다.
특히 뉴럴 네트워크의 내부 구조(가중치, 활성화 함수, 역전파 등)를 이해해야, 왜 딥러닝이 계산량이 많고 따라서 NPU와 같은 하드웨어 가속기가 중요한지 명확히 알 수 있을 것 입니다.
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