딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?
요즘 많은 기업들이 딥러닝과 머신러닝을 도입하고 있다고 말합니다. 저도 이공계 쪽이 아니라서 정확한 차이점을 모르겠는데 어떤 차이점이 있나요?
4개의 답변이 있어요!안녕하세요.
실질적으로 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념에 불과합니다. 사실, 딥 러닝은 머신 러닝에 해당하 며 비슷한 방식으로 기능합니다. 이러한 이유로 이 두 용어가 흔히 대강 혼용되기도 하지만 둘의 기능은 엄연히 다릅니다.
기본적인 머신 러닝 모델은 새로운 데이터가 유입됨에 따라 특정 기능을 수행하는 데 점점 더 능숙해지지만, 여전히 인간의 개입이 필요합니다. AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야 합니다. 딥 러닝 모델을 사용하면 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단할 수 있어 인간의 도움이 필요하지 않습니다.
손전등의 예로 돌아가 봅시다. 누군가 '어둡다'라는 단어를 말하는 소리 신호를 인식할 때 불이 켜지도록 손전등을 프로그래밍할 수 있습니다. 이를 계속 학습하면서 그 단어가 포함된 구절을 들으면 해당 작업을 수행하게 됩니다. 손전등에 딥 러닝 모델이 있다면 '안 보여' 또는 '스위치가 안 켜져'라는 신호가 있을 때, 어쩌면 빛 센서와 함께 불이 켜져야 한다는 것을 이해하게 될 수 있습니다.
딥 러닝 모델은 자체적인 컴퓨팅 방법, 즉 자체적인 두뇌를 가진 것처럼 보이는 기술을 통해 학습할 수 있습니다.
정리하면, 머신 러닝과 딥 러닝의 차이는 다음과 같습니다.
머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 구문 분석하고 해당 데이터에서 학습하며, 학습한 내용에 따라 정보에 근거한 결정을 내립니다.
딥 러닝은 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 지능적인 결정을 내릴 수 있는 '인공 신경망'을 만듭니다.
딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념입니다. 둘 다 광범위한 인공 지능의 폭넓은 카테고리에 속하지만 인간과 가장 유사한 AI를 구동하는 것은 바로 딥 러닝입니다
안녕하세요. 김재훈 과학전문가입니다.
딥러닝과 머신러닝은 모두 인공지능(AI)의 한 분야로, 데이터를 학습하여 패턴을 찾고, 이를 기반으로 예측이나 분류 등의 작업을 수행하는 기술입니다.
두 기술의 가장 큰 차이점은 학습 방법입니다. 머신러닝은 지도 학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있습니다. 지도 학습은 정답이 있는 데이터를 사용하여 학습하는 방법이고, 비지도 학습은 정답이 없는 데이터를 사용하여 학습하는 방법입니다.
딥러닝은 인공 신경망을 사용하여 학습하는 방법입니다. 인공 신경망은 인간의 뇌를 모방한 구조로, 여러 층의 노드로 이루어져 있습니다. 딥러닝은 층이 많을수록 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
따라서, 머신러닝은 비교적 단순한 패턴을 학습하는 데 적합하고, 딥러닝은 복잡한 패턴을 학습하는 데 적합합니다
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
1. 구조와 복잡성: 머신러닝은 비교적 간단한 알고리즘과 모델을 사용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 이에 반해, 딥러닝은 인공신경망이라는 복잡한 구조를 가진 심층 신경망을 사용하여 데이터를 학습하고 예측합니다.
2. 특징 추출: 머신러닝은 사람이 직접 특징을 추출하고 선택해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 이미지에서 얼굴을 인식하기 위해 사람이 눈, 코, 입 등의 특징을 정의해야 합니다. 반면, 딥러닝은 데이터로부터 자동으로 특징을 추출하고 학습할 수 있습니다. 따라서 딥러닝은 더 많은 데이터와 계산 리소스가 필요하지만, 특징 추출에 대한 사전 지식이 필요하지 않습니다.
안녕하세요. 이충흔 과학전문가입니다.
머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 구문 분석하고 해당 데이터에서 학습하며, 학습한 내용에 따라 정보에 근거한 결정을 내립니다. 딥 러닝은 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 지능적인 결정을 내릴 수 있는 '인공 신경망'을 만듭니다.
