딥러닝과 머신러닝의 차이점은 먼가요?

Question

안녕하세요 정겨운고릴라200입니다 요즘 인공지능이라고 하는 분야에서 딥러닝과 머신러닝이 있던데 이 둘의 차이점이 정확히 어떤건지요?

Answer 1

안녕하세요. 김두환 과학전문가입니다.

머신러닝은 데이터를 사용하여 학습을 시켜 모델을 생성하고, 이 모델에 새로운 데이터를 넣어 예측 값을 얻어내는 방법입니다. 딥러닝은 스스로 학습할 수 있으며, 이로부터 모델을 생성해 새로운 데이터를 넣어 예측값을 얻어냅니다. 또한 새로운 데이터를 활용해 스스로 학습이 가능합니다. 즉, 데이터가 주어지면 스스로 분류하거나 모델을 형성합니다

Answer 2

안녕하세요. 류경범 과학전문가입니다.

머신러닝과 딥러닝 모두 AI를 만들어가는 방식입니다. 그리고 큰 분류표로 딥러닝은 머신러닝에 포함되기도 합니다.

머신러닝은 학문으로 취급되고, 딥러닝은 머신러닝의 분야 중 신경망을 통해 AI를 만들어가는 방식이기 때문입니다.

하지만 머신러닝과 딥러닝을 분리하여 보기도 합니다.

머신러닝은 사람의 간섭이 들어가는 방식을 말하며 딥러닝은 사람의 간섭없이 결과물을 출력합니다.

머신러닝 : 사람이 물체의 특징을 특정하여 입력 -> 분석 -> 결과

딥러닝 : 스스로 특징을 특정하여 분석 -> 결과

이러한 방식입니다.

Answer 3

머신러닝은 기존 데이터를 이용해 아직 일어나지 않은 미지의 일을 예측하기 위해 만들어진 기법입니다.

보통 데이터를 보고 프로그래밍을 통해 답을 얻지만,

머신러닝은 데이터와 답을 보고 규칙을 찾습니다.

딥러닝은 머신러닝의 한 방법입니다.

Answer 4

안녕하세요. 과학전문가입니다.

딥러닝과 머신러닝의 가장 큰 차이는 머신런닝의 경우 명시적인 특징의 엔지니어링의 프로세스가 있지만 딥러닝은 rayer와 비선형function으로 진행한다는 점입니다.

Answer 5

안녕하세요. 유혁재 과학전문가입니다.

머신러닝이 포괄적인 개념이고 딥러닝은 머신러닝의 하위개념 중 하나입니다.

머신러닝은 어떠한 상황을 학습된 데이터들의 여러가지 변수들을 통해서 예측하는거라면

딥러닝은 그러한 추상적인 변수들 중에서 좀 더 구체적인 변수를 찾아내는거라고 보시면됩니다.