머신러닝과 딥러닝의 차이는 무엇인가요?
최근 chatGPT등 ai에 기술력에 대한 관심이 높아지면서 여러 매체에서도 ai란 말이 등장하고 있기에 ai관련된 책을 보고 있었는데요, 책마다 머신러닝과 딥러닝에 대한 포함 개념이 약간씩 다르더라고요. 머신러닝과 딥러닝의 정확한 차이와 포함 관계는 어떻게 되는지 궁금합니다!
안녕하세요. 투명한숲제비211입니다.
머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 분야 중 하나로, 비슷한 개념이지만 목적, 알고리즘, 사용하는 데이터 등에서 차이가 있습니다.
머신러닝은 기계학습으로, 컴퓨터 프로그램이 데이터를 분석하고 이를 기반으로 학습하며, 새로운 데이터에 대한 예측을 할 수 있습니다. 머신러닝은 다양한 분야에서 사용되며, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등으로 나뉘어집니다.
반면에 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망이라는 구조를 사용하여 데이터를 분석하고 학습하는 방법입니다. 딥러닝은 머신러닝에 비해 더 복잡한 모델을 구성하며, 대규모의 데이터를 이용하여 높은 정확도의 예측을 할 수 있습니다. 딥러닝은 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에서 사용되며, 컨볼루션 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 변환-인코더(Transformer) 등의 다양한 딥러닝 알고리즘이 개발되어 있습니다.
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로서, 더 복잡한 모델과 대규모의 데이터를 다루기 때문에 머신러닝보다 더욱 정교하고 정확한 예측이 가능합니다. 하지만 데이터의 양과 알고리즘의 복잡성 때문에 학습 시간이 길고, 컴퓨팅 리소스가 많이 필요합니다.
안녕하세요. 빛날현입니다.
머신러닝이란, 컴퓨터가 데이터를
분석을 하고 스스로 학습하는 과정을
거치게 합니다.
그리고 결과적으로 컴퓨터가
그 패턴을 인식할 수 있게 됩니다
거대한 인공신경망을 토대로
인간이 준 정보들을 기반으로
데이터를 분석하고 예측하게 됩니다.
딥러닝이란,
스스로 학습할 수 있는
능력이 있는 컴퓨터죠
방대한 데이터를
기반으로 스스로 학습합니다.
그리고 문제 해결을 위하여
필요한 정보 수집 또한
컴퓨터가 스스로 합니다
이러한 과정들을
스스로 파악하도록 하는 것이
바로 딥러닝 기술입니다.
