딥러닝과 머신러닝의 차이점은 먼가요?
안녕하세요 정겨운고릴라200입니다 요즘 인공지능이라고 하는 분야에서 딥러닝과 머신러닝이 있던데 이 둘의 차이점이 정확히 어떤건지요?
5개의 답변이 있어요!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
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.
- 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.
안녕하세요. 과학전문가입니다.
딥러닝과 머신러닝의 가장 큰 차이는 머신런닝의 경우 명시적인 특징의 엔지니어링의 프로세스가 있지만 딥러닝은 rayer와 비선형function으로 진행한다는 점입니다.
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.