해설 보기
정답가장 바깥이 인공지능, 그 안에 기계학습, 가장 안쪽에 딥러닝이 놓인 그림입니다.
핵심 개념
인공지능 ⊃ 기계학습 ⊃ 딥러닝의 포함관계
인공지능(AI)은 인간의 지능적 행동을 기계로 구현하려는 가장 넓은 개념으로, 사람이 규칙을 직접 설계하는 규칙 기반 전문가 시스템처럼 학습 과정이 없는 방식까지 모두 포함합니다. 기계학습은 그 하위 분야로서, 규칙을 사람이 일일이 명시하는 대신 데이터로부터 패턴과 규칙을 스스로 학습하는 접근을 가리킵니다. 딥러닝은 다시 기계학습의 한 갈래로, 여러 층으로 쌓은 인공신경망을 사용해 특징 추출까지 자동화한 기법입니다. 따라서 세 개념은 인공지능이 기계학습을 품고, 기계학습이 다시 딥러닝을 품는 동심원 구조로 표현하는 것이 옳습니다.
선지별 해설
①인공지능이 최상위 개념이고 기계학습이 그 부분집합, 딥러닝이 기계학습의 부분집합이라는 표준적인 계층 구조를 정확히 나타내므로 옳은 그림입니다.
②기계학습이 인공지능을 포함하는 구조인데, 기계학습은 인공지능을 구현하는 여러 방법 중 하나일 뿐이므로 상하 관계가 뒤바뀐 그림입니다.
③기계학습 안에 딥러닝, 그 안에 인공지능을 두었습니다. 딥러닝과 기계학습의 순서는 맞지만 가장 넓은 개념인 인공지능을 최하위에 배치한 점이 틀렸습니다.
④인공지능이 최상위인 점은 맞지만 딥러닝이 기계학습을 포함하도록 그렸습니다. 딥러닝은 기계학습의 한 분야이므로 두 개념의 위치가 뒤바뀐 그림입니다.
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정답OpenCV는 자연어처리가 아니라 영상 처리·컴퓨터 비전용 라이브러리입니다.
핵심 개념
자연어처리(NLP) 도구와 컴퓨터 비전 라이브러리의 구분
자연어처리는 사람의 말과 글을 컴퓨터가 이해·생성하도록 다루는 분야로, 오늘날 주류 도구는 트랜스포머(Transformer) 구조와 이를 바탕으로 한 사전학습 언어모델들입니다. 트랜스포머는 2017년 발표된 어텐션 기반 신경망 구조이고, BERT는 이를 인코더 방향으로 확장해 문맥을 양방향으로 이해하는 모델, GPT는 디코더 방향으로 확장해 다음 토큰을 예측하며 문장을 생성하는 모델입니다. 반면 컴퓨터 비전 계열 라이브러리는 이미지·영상의 필터링, 특징 검출, 객체 추적 등을 담당하므로 자연어처리 도구로 분류하지 않습니다.