머신러닝 기법과 딥러닝 기법의 특성별 차이

 

안녕하세요!

 

머신러닝과 딥러닝은 인공 지능 분야에서 사용되는 두 가지 기술입니다. 둘 사이에는 비슷한 것들이 많지만 상당한 차이가 존재합니다. 그래서 오늘은! 이러한 차이점엔 어떤 것들이 있는지 살펴보고 어떤 상황에 적합한 기술을 사용하면 되는지 알아보려고 합니다.

 

 

 

 

머신러닝이란 무엇일까요?

 

머신러닝은 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 일종의 인공지능입니다. 즉, 기계는 데이터에서 패턴을 학습하고, 학습한 지식을 사용해서 예측이나 결정을 내리는 거죠. 머신러닝 알고리즘은 경험을 통해 개선되도록 설계되었으며, 지도, 비지도, 반지도 모두 가능합니다.

 

 

 

지도 학습 알고리즘은 예측을 위해 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 즉, 알고리즘에 input-output 쌍으로 예가 제공되고 input을 올바른 output에 매핑하는 방법을 학습합니다.

 

반면, 비지도 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않습니다. 데이터의 고유한 구조에서 학습하고 데이터의 패턴을 식별할 수 있습니다.

 

마지막으로, 반지도 학습 알고리즘은 지도 학습과 비지도 학습의 조합이라고 생각하면 됩니다. 레이블이 지정된 데이터와 지정되지 않은 데이터를 모~두 사용해서 학습합니다.

 

 

 

 

딥러닝이란 무엇일까요?

 

딥러닝은 여러 계층의 인공 신경망을 포함하는 머신 러닝의 하위 집합이에요. 이 신경망들은 인간 두뇌의 구조를 모방하여 만들어졌고, 데이터에서 학습하도록 설계되었습니다. 딥러닝 알고리즘은 이미지나 오디오, 텍스트와 같이 비정형 데이터에서 학습할 수 있습니다.

 

 

딥러닝 알고리즘은 일반적으로 대량의 데이터가 필요하고 복잡한 작업에 사용됩니다. 예를 들면, 이미지 인식이나 자연어 처리 같은 것들에 사용됩니다. 또한, 딥러닝 알고리즘은 정확도를 향상시키기 위해서 신경망의 가중치를 조정하는 역전파를 통해 수행됩니다.

 

 

 

 

머신러닝과 딥러닝의 차이점

 

머신러닝과 딥러닝의 제일 큰 차이점은 작업하는 데이터의 유형입니다. 머신러닝 알고리즘은 구조화된 데이터에 많이 활용되는 반면 딥러닝 알고리즘은 구조화된 데이터든 구조화되지 않은 데이터든 모두 처리가 가능합니다.

 

 

또 다른 두 기술의 차이점은 필요한 데이터의 양입니다. 딥러닝 알고리즘은 훈련하는 데 많은 양의 데이터가 필요하지만 머신러닝 알고리즘은 작은 데이터세트로도 훈련이 가능합니다.

 

 

마지막으로 딥러닝 알고리즘을 학습시키기 위해서는 비용이 많이 들 수 있고 성능이 좋은 컴퓨터가 필요합니다. 반면에 머신러닝 알고리즘은 간단하게 학습시킬 수 있습니다.