[개념 질문] 머신러닝과 딥러닝의 차이점이 궁금합니다.

Question

​안녕하세요! 데이터 분석을 공부하다가 궁금한 점이 생겨 질문드립니다.

​머신러닝과 딥러닝이라는 용어가 자주 나오는데, 둘의 핵심적인 차이점이 무엇인가요?

입문자가 이해하기 쉽게 예시를 들어 설명해 주시면 감사하겠습니다.

Answer 1

안녕하세요. 정현재 경제전문가입니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 가장 핵심적인 차이라고 하면, 데이터의 중요한 기준점을 사람이 하느냐 또는 컴퓨터가 스스로 하느냐 입니다.

딥런닝은 머신 러닝보다 진화 한 개념이라고 할 수 있죠.

Answer 2

안녕하세요. 인태성 경제전문가입니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 차이는 다음과 같습니다.

머신 러닝은 컴퓨터가 데이터에서 규칙을 스스로 학습하는 기술을 의미하고

딥 러닝이란 것은 인간의 뇌 신경망 구조를 모방한 인공 신경망을 통해

데이터를 스스로 학습하는 것입니다.

Answer 3

안녕하세요. 이대길 경제전문가입니다.

머신런닝은 어떤 사물은 이런 특징이 있어 라고 인간이 골라주고 학습을 시킨다면

딥러닝은 사람이 없이도 어떤 사물에 대한 어마어마한 자료 정보를 주고 스스로 그 특징을 익히는 사람과 같은 것입니다

Answer 4

안녕하세요. 김명주 경제전문가입니다.

머신러닝은 사람이 정한 특징을 컴퓨터가 학습하는 방식인 반면, 딥러닝은 인공신경망이 데이터를 기초로 스스로 학습하는 머신러닝의 분야를 의미합니다

Answer 5

안녕하세요. 최현지 경제전문가입니다.

머신러닝은 사람이 직접 데이터의 특정 규칙을 분석해서 알려주어야 컴퓨터가 학습하는 반면에 딥러닝은 방대한 데이터를 바탕으로 인공신경망이 스스로 특징을 찾아내서 학습합니다. 예를 들어서 자전거를 구별할때 머신러닝은 사람이 바퀴가 두개고 안장이 있다는 특징을 코딩해 줘야 하지만 딥러닝은 수많은 자전거 사진을 보고 스스로 판단 기준을 만들어 냅니다. 정리하자면 딥러닝은 데이터와 연산량이 훨씬 많이 필요하지만 이미지나 음성 인식처럼 복잡하고 방대한 데이터를 처리하는데 강력한 성능입니다.