머신러닝 (Machine Learning) 과 딥러닝의 차이점

 

 

 

 

안녕하세요 이호스트 아이씨티입니다!

 

 

 

 

4차 산업혁명에 대한 이야기가 나오면 빠지지 않는 단어들이 있는데요!

바로 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입니다 

 

 

 

 

 

 

인공지능>머신러닝>딥러닝

서로 다른 각각의 개념이 아니라 인공지능이 포괄적인 개념으로, 딥러닝, 머신러닝 등은 

학습모델을 제공하여 데이터 분류하는데 사용이 주로 되는 기술입니다 

 

 

 

 

 

 

<머신러닝 (Machine Learning) 과 딥러닝의 차이점>

 

 

1. 머신러닝

스팸메일 필터링, 이미지 분류, 기계번역 기술 등 약한 AI를 구현하는데 쓰이는 게 머신러닝(기계학습) 이다. 즉 인공지능을 가능하게 하는 방법 가운데 

하나이다. 컴퓨터가 데이터를 분석하고 스스로 학습하는 과정을 거치면 패턴을 인식할 수 있는 능력을 갖추게 되는데, 

이때 컴퓨터는 입력하지 않은 정보에 대해서도 판단 결정을 할 수 있게 된다. 이것이 바로 기계학습 이다

머신러닝의 경우에는 주어지는 데이터를 인간이 우선적으로 처리한다. 트레이닝 데이터를 알맞게 분류하여 컴퓨터가 인식할 수 있도록 한 뒤, 

컴퓨터가 데이터에 포함된 특징을 분석하고 데이터를 축적한다. 그 뒤에 컴퓨터가 축적된 데이터를 바탕으로 문제의 해답을 찾는다.

 

 

 

2. 딥러닝(심층학습)

딥러닝의 경우는 인간이 데이터를 분류해서 전달해주는 작업이 생략되고 스스로 학습하는 컴퓨터입니다. 

다양한 데이터를 분류해서 같은 집합들 끼리 묶은 뒤 층을 겹겹이 쌓아 신경망을 구축하고 층을 지날수록 필터링을 통해 유용한 정보만 걸러낸다.

딥러닝은 머신러닝의 한 분야지만 조금 더 나아간 것을 말한다. 한마디로 스스로 학습하는 컴퓨터 입니다. 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 

배울 수 있도록 하는 기술로, 컴퓨터는 많은 데이터를 분류해서 같은 집합들 끼리 묶고 상하 관계를 스스로 파악한다.

즉, ‘머신러닝’은 컴퓨터에게 인간이 먼저 다양한 정보를 가르치고 그것을 학습한 결과에 따라 컴퓨터가 새로운 것을 예측하는 것이고, 

‘딥러닝’은 인간이 가르치지 않아도 스스로 학습하고 미래 상황을 예측하는 것이다.

 

 

유명한 고양이 사진 예시가 있다.

머신러닝은 어느 정도 양의 고양이 사진을 컴퓨터에 입력하고 ‘이건 고양이다’라는 정보를 알려주면 컴퓨터가 완전히 새로운 고양이 사진을 봤을 때 

기존의 데이터와 비교해 ‘고양이’라는 것을 인식하게 된다.

딥러닝은 컴퓨터 혼자 다양한 고양이 사진을 찾아보고 고양이에 대해 학습한 뒤, 새로운 고양이를 봤을 때 ‘고양이’ 라고 인식하게 되는 것 이다.

머신러닝은 컴퓨터에게 인간이 먼저 다양한 정보를 가르치고 그것을 학습한 결과에 따라 컴퓨터가 새로운 것을 예측하는 것이고, 

딥러닝은 이러한 학습조차도 인간이 가르치지 않아도 스스로 해낸 후 미래의 상황을 예측한다는 차이가 있다.

 

 

즉 딥러닝은 인간의 힘을 빌리지 않는 조금 더 똑똑한 인공지능! 이라고 생각하시면 됩니다

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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<원문>

https://blog.naver.com/ibrdgcom2006/221514935692