기계 학습과 딥러닝의 차이는 무엇인가요?
AI 학습으로는 흔히 딥러닝 알고리즘이라고 하는데요 그렇다면 일반적인 기계학습과 딥러닝의 차이는 무엇인지 프로그램밍적으로 궁금합니다
안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
기계학습은 주로 특징 추출을 사람이 해줘야하는 특징이 있습니다. 하지만 딥러닝의 경우 특징 추출을 모델이 자동으로 학습하는 특징이 있죠.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
쉽게 설명하자면 기계학습은 사람이 알려 주는대로 컴퓨터가 따라 배우는 것이며,
딥러닝은 컴퓨터가 스스로 배움이 가능한 차이점이 있습니다.
데이터가 많을수록 딥럽닝이 유리하며 기계학습은 사람 손이 많이 필요하며, 딥러닝은 자동화가 장점입니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
딥러닝은 기계학습의 한 종류이자 발전된 형태라고 할 수있습니다. 두 기술 모두 인공지능의 하위 분야이며 데이터를 통해 학습하고 예측하는 것을 목표로 하지만, 핵심적인 접근 방식에서 차이가 있습니다. 프로그래밍 관점에서 가장 큰 차이는 특징 추출 방식에 있습니다.
기계 학습
일반적인 기계 학습 알고리즘은 개발자(사람)가 데이터에서 유의미한 특징을 직접 정의하고 추출하도록 프로그램을 구성합니다. 예를 들어, 이미지에서 고양이를 인식하려면 귀 모양, 털 색깔 등 특징을 사람이 알려주고 코드로 구현해야 합니다. 모델은 주어진 특징들을 바탕으로 학습하고 패턴을 찾습니다.
딥 러닝
딥 러닝은 인간 뇌의 신경망을 모방한 다층 인공 신경망 구조를 사용합니다. 이 다층 신경망은 데이터에서 특징을 컴퓨터 스스로 학습하고 추출할수 있도록 설계되어 있습니다. 즉, 개발자가 모든 특징을 일일이 명시적으로 코드로 정의할 필요없이, 네트워크가 데이터로부터 복잡한 패턴을 자동으로 찾아내도록 학습 시킬수있습니다. 이러한 자동 특징 추출 능력 덕분에 딥러닝은 이미지, 음성, 자연어 처리 등 비정형 데이터 분석에 특히 뛰어난 성능을 보입니다.
요약하자면, 기계학습이 주어진 특징으로 학습 한다면 딥러닝은 스스로 특징을 찾아내며 학습 하는 방식의 차이가 프로그래밍적으로 큰 변화를 가져옵니다.
안녕하세요. 황성원 전문가입니다.
기계학습(ML)은 사람이 직접 특징을 설계하지만 딥러닝(DL)은 신경망이 데이터를 통해 자동으로 특징을 학습합니다.
그리고 ML은 결정 트리, SVM 등 비교적 단순한 모델을 사용하지만, DL은 수많은 층을 가진 인공신경망을 사용합니다.
여기에 ML은 적은 데이터로도 동작하지만, DL은 많은 데이터가 있어야 성능이 잘 나옵니다.
무엇보다 뚜렷한 것은 ML은 비교적 간단한 코드로 구현 가능하지만 DL은 TensorFlow, PyTorch 같은 프레임워크
사용이 일반적입니다. 따라서 ML 모델은 보통 해석이 쉬운 반면, DL 모델은 블랙박스 형태로 해석이 어렵고 추론 속도가
느릴 수 있습니다. G