딥 러닝 vs 머신러닝 - 어떤 차이점이 있을까?

딥 러닝 vs 머신러닝 차이점 요약

1. 딥러닝과 머신러닝은 기계학습의 일종으로 인공지능의 하위 개념이다.
2. 머신러닝은 인간이 데이터 분석의 힌트를 알려준 후 분석하는 학습방법이고 딥러닝은 처음부터 기계가 학습하는 구조이다.
3. 머신러닝은 상대적으로 컴퓨팅 능력을 덜 필요로 한다. 딥러닝은 일반적으로 인간이 개입해야 될 상황이 적다.
4. 딥러닝은 머신러닝이 쉽게 할 수 없는 이미지, 비디오, 비정형 데이터를 분석할 수 있다.
5. 앞으로 있을 모든 산업은 머신러닝과 딥러닝을 수반하게 될 것이다.

 

 

머신러닝이란?

 

머신러닝(machine learning)은 인공지능(AI)과 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인간이 배우는 방식을 모방하기 위해 데이터와 알고리즘을 집중적으로 사용함으로써 그 정확도를 점차 향상한다. 향후 몇십 년 동안, 머신러닝 등의 기술 발전은 넷플릭스의 추천 알고리즘이나 자율주행 자동차와 같이 오늘날 우리가 알고 있는 몇몇 혁신적인 서비스들을 만든다.

머신러닝에 대해 더 알고 싶다면 아래 링크에 자세하게 설명해 두었으니 보는 것을 추천한다.

머신러닝(Machine Learning)은 무엇일까? - 왜 중요한가?

 

딥러닝이란?

 

딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터가 스스로 데이터에서 특징을 추출하는 기계학습 기법이다. 예를 들어 딥러닝은 자율주행 자동차의 핵심 기술로 정지 신호를 인식하거나 보행자와 가로등을 구분할 수 있다. 그리고 요즘 스마트폰, 태블릿, TV와 같은 기기에서 음성 컨트롤 기능이 많이 발전하고 있는데 딥러닝이 이 기술의 핵심이라고 할 수 있다. 딥러닝에서 컴퓨터는 이미지, 텍스트 또는 음성을 분류하는 법을 배운다. 딥러닝으로 만든 모델은 높은 정확도를 가지고 있고, 때로는 인간 수준의 성능을 능가하기도 한다.

딥러닝에 대해 더 알고 싶다면 아래 링크에 자세하게 설명해 두었으니 보는 것을 추천한다.

딥러닝(Deep Learning)은 무엇일까?

 

 

머신러닝 VS 딥러닝의 5가지 주요 차이점

 

머신러닝과 딥러닝의 차이점

1. 인간의 개입

머신러닝은 지속적인 인간의 개입이 필요하다. 딥러닝은 설정하기가 더 복잡하지만 그 이후에는 사람이 개입을 하지 않아도 된다.

 

2. 하드웨어

머신러닝은 딥러닝 알고리즘보다 덜 복잡한 경향이 있고 기존 컴퓨터에서 실행할 수 있는 경우가 많지만 딥러닝 시스템은 훨씬 더 강력한 하드웨어를 필요로 한다. 

 

3. 시간

머신러닝 시스템은 빠르게 설정하고 작동할 수 있지만, 결과가 제한적일 수 있다. 딥러닝 시스템은 설정하는 데 더 많은 시간이 걸리지만 즉각적으로 결과를 창출할 수 있고 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되면 시간이 지남에 따라 품질이 개선될 가능성이 있다.

 

4. 알고리즘

머신러닝은 구조화된 데이터를 필요로 하고 전통적인 알고리즘을 사용한다. 딥러닝은 신경망을 채용하며, 대량의 비정형 데이터를 수용하도록 구축된다.

 

5. 사용되는 곳

머신러닝은 이미 당신의 이메일 받은 편지함, 은행, 그리고 진료실에서 사용되고 있다. 딥러닝 기술은 자율주행차나 첨단 수술을 수행하는 로봇처럼 더욱 복잡하고 자율적인 프로그램을 가능하게 한다.