'딥러닝', '머신러닝'에 대한 차이를 명확하게 알고 싶습니다.
'딥러닝', '머신러닝'에 대한 차이를 명확하게 알고 싶습니다.
정확한 개념을 알고 사용을 하고 싶습니다.
두 단어를 혼용하고 사용하는 사람들도 많은 것 같은데 이번 기회에 저도 정확히 알고 싶습니다.
머신 러닝과 딥 러닝은 둘 다 데이터에서 학습하는 훈련 알고리즘을 포함하는 인공 지능의 하위 집합입니다. 그러나 두 접근 방식 간에는 다음과 같은 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.
신경망의 깊이: 기계 학습과 딥 러닝의 주요 차이점은 알고리즘 훈련에 사용되는 신경망의 깊이입니다. 기계 학습에서 알고리즘은 일반적으로 레이어 수가 제한된 비교적 얕은 네트워크에서 훈련됩니다. 대조적으로, 딥 러닝 알고리즘은 더 복잡하고 정교한 학습을 허용하는 상호 연결된 노드의 많은 레이어가 있는 훨씬 더 깊은 신경망에서 훈련됩니다.
Feature Engineering: 기계 학습에는 종종 입력 데이터에서 관련 기능을 선택하고 추출하는 프로세스인 많은 Feature Engineering이 필요합니다. 대상 변수를 예측할 수 있도록 기능을 신중하게 선택해야 하므로 시간이 많이 걸리고 어려운 프로세스가 될 수 있습니다. 반대로 딥 러닝 알고리즘은 종종 입력 데이터에서 관련 기능을 자동으로 추출할 수 있어 시간을 절약하고 정확도를 높일 수 있습니다.
컴퓨팅 성능: 딥 러닝 알고리즘은 기존 기계 학습 알고리즘보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 성능과 데이터를 필요로 합니다. 딥 러닝에 사용되는 심층 신경망은 훈련에 많은 계산 리소스가 필요하고 이를 훈련하는 데 필요한 많은 양의 데이터를 얻고 처리하기 어려울 수 있기 때문입니다.
실제로 머신 러닝은 이미지 또는 음성 인식과 같은 패턴 인식 또는 분류와 관련된 보다 간단한 작업에 자주 사용됩니다. 반면에 딥 러닝은 자연어 처리, 예측 모델링 및 의사 결정과 관련된 보다 복잡한 작업에 자주 사용됩니다.
기계 학습과 딥 러닝 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있지만 두 접근 방식이 상호 배타적이지 않다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합으로 볼 수 있으며 주어진 작업에 대해 최적의 결과를 달성하기 위해 두 가지 접근 방식을 함께 사용할 수 있습니다.
안녕하세요. 꼼꼼한돌꿩48입니다.
머신러닝에서 발전된 것이 딥러닝이라고 생각하시면 됩니다. 처음엔 인간이 학습시키는 단계였다면, 이제는 기계가 스스로 학습하는 딥러닝 단계로 발전된겁니다.