AI관련하여 교육을 받고 있는데요..
교유대상이 어느정도 관련분야지식이 있는 사람을 대상으로 하다보니 저처럼 문외하민 사람에게는 기초 어휘도 어려운데...
딥러닝과 머시러닝의 차이가 뭔가요?
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.
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