딥러닝 머신러닝 차이

딥러닝 머신러닝 차이

[머신러닝]

머신 러닝의 정의: 데이터를 분석하고, 데이터로부터 학습한 다음, 학습한 것을 적용해 정보에 입각한 결정을 내리는 알고리즘을 포함하는 인공 지능의 애플리케이션입니다.

머신 러닝은 수많은 복잡한 수학/코딩으로, 결국 손전등, 자동차 또는 컴퓨터 화면이 작동하는 것과 같은 방식으로 기계적 기능을 수행합니다. '머신 러닝'이 가능하다는 것은 주어진 데이터를 사용하여 기능을 수행하고, 그리고 시간이 지남에 따라 그 기능이 점차적으로 향상되는 것을 의미합니다. 예를 들어 '어두워'라고 말할 때마다 불이 켜지는 손전등이 '어둠'이라는 단어가 포함된 다른 구절을 인식하는 것입니다.

 

[딥러닝]

딥 러닝의 정의: 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 똑똑한 결정을 내릴 수 있는 '인공 신경망'을 만드는 딥 러닝의 하위 분야입니다.

딥 러닝 모델은 인간이 결론을 내리는 방식과 유사한 논리 구조를 사용하여 데이터를 지속적으로 분석하도록 설계되었습니다. 이를 달성하기 위해 딥 러닝 애플리케이션은 인공 신경망이라는 계층화된 알고리즘 구조를 사용합니다. 인공 신경망의 설계는 인간 두뇌의 생물학적 신경망에서 영감을 얻어, 표준 머신 러닝 모델보다 훨씬 더 뛰어난 학습 시스템을 제공합니다.

 

[머신러닝과 딥러닝의 5가지 주요 차이점]

 

인공 지능의 두 가지 하위 집합 간에는 많은 차이점이 있지만 가장 중요한 다섯 가지는 다음과 같습니다.

 

1. 인간의 개입

기계 학습에서는 결과를 얻으려면 더욱 지속적인 인간 개입이 필요합니다. 딥 러닝은 설정이 더 복잡하지만 이후에는 최소한의 개입만 필요합니다.

 

2. 하드웨어

기계 학습 프로그램은 딥 러닝 알고리즘보다 덜 복잡한 경향이 있으며 기존 컴퓨터에서 실행될 수 있는 경우가 많습니다. 그러나 딥 러닝 시스템에는 훨씬 더 강력한 하드웨어와 리소스가 필요합니다. 이러한 전력 수요로 인해 그래픽 처리 장치의 사용이 증가했습니다. GPU는 고대역폭 메모리와 스레드 병렬성(여러 작업이 동시에 효율적으로 실행되는 기능)으로 인해 메모리 전송 시 대기 시간(지연)을 숨기는 기능에 유용합니다.

 

3. 시간

기계 학습 시스템은 빠르게 설정하고 작동할 수 있지만 결과의 성능이 제한될 수 있습니다. 딥 러닝 시스템은 설정하는 데 더 많은 시간이 걸리지만 즉시 결과를 생성할 수 있습니다(시간이 지나면서 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되면 품질이 향상될 가능성이 높음).

 

4. 접근

기계 학습에는 구조화된 데이터가 필요한 경향이 있으며 선형 회귀와 같은 기존 알고리즘을 사용합니다. 딥 러닝은 신경망을 사용하며 대량의 구조화되지 않은 데이터를 수용하도록 구축되었습니다.

 

5. 응용

머신러닝은 이메일 받은 편지함, 은행, 진료실에서 이미 사용되고 있습니다. 딥 러닝 기술은 자율 주행 자동차나 첨단 수술을 수행하는 로봇과 같이 더욱 복잡하고 자율적인 프로그램을 가능하게 합니다.

 

6.기타

머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 구문 분석하고 해당 데이터에서 학습하며, 학습한 내용에 따라 정보에 근거한 결정을 내립니다.

딥 러닝은 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 지능적인 결정을 내릴 수 있는 '인공 신경망'을 만듭니다.

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념입니다. 둘 다 광범위한 인공 지능의 폭넓은 카테고리에 속하지만 인간과 가장 유사한 AI를 구동하는 것은 바로 딥 러닝입니다.