AI관련하여 교육을 받고 있는데요..

Question

교유대상이 어느정도 관련분야지식이 있는 사람을 대상으로 하다보니 저처럼 문외하민 사람에게는 기초 어휘도 어려운데...

딥러닝과 머시러닝의 차이가 뭔가요?

Answer 1

안녕하세요. 김학영 과학전문가입니다. 딥러닝과 머신러닝의 차이점을 설명해 드리겠습니다:

머신러닝(Machine Learning):

• 머신러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터를 학습하고 패턴을 인식하도록 하는 알고리즘과 기술의 집합입니다.

• 머신러닝은 데이터로부터 학습을 통해 모델을 만들고, 이 모델을 사용하여 새로운 입력 데이터에 대한 예측이나 결정을 내립니다.

• 머신러닝은 주어진 데이터를 기반으로 특징(feature)을 추출하고, 이를 이용하여 분류, 회귀, 군집 등의 문제를 해결합니다.

• 머신러닝은 주로 통계적인 방법과 수학적인 모델을 사용하여 데이터에 내재된 패턴을 학습합니다.

• 머신러닝의 예시로는 선형 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM(Support Vector Machine) 등의 알고리즘이 있습니다.

딥러닝(Deep Learning):

• 딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 머신러닝의 한 분야입니다.

• 딥러닝은 머신러닝의 일부로 볼 수 있으며, 많은 수의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 신경망을 통해 복잡한 문제를 해결합니다.

• 딥러닝은 데이터의 특징을 스스로 추출하고, 추상적인 수준에서의 표현을 학습하여 문제를 해결합니다.

• 딥러닝은 많은 양의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원이 필요하며, 대규모 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

• 딥러닝의 예시로는 다층 퍼셉트론(MLP), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 변환 모델(Transformers) 등의 구조가 있습니다.