딥러닝과 머신러닝의 차이는 무엇인가?

 

딥러닝과 머신러닝은 인공지능 한 분야로 데이터를 기반하여 예측,판단 및 학습 등을 수행하는 컴퓨터 알고리즘 입니다.

딥러닝과 머신러닝은 그 구조와 원리에서 차이가 있다고 보시면 됩니다.

 

머신러닝은 데이터를 분석하고 이를 기반으로 패턴을 찾아내는 것이고 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측및 판단을 수행합니다. 머신러닝은 크게 지도학습과 비지도학습으로 나뉘며, 지도학습은 라벨링된 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고 이를 이용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행을 합니다.

 

반면에 비지도학습은 라벨링이 되지 않는 데이터에서 패턴을 찾아내고 이를 이용하여 클러스터링,차원축수,아상치 탐지 등의 작업을 수행합니다.

 

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 인공신경망을 이용하여 데이터를 처리합니다.

딥러닝은 다층 인공신경망을 이용하여 복잡한 문제를 해결하며, 이미지,음악,자연어 등의 처리에 뛰어난 성능을 보입니다.

 

딥러닝에서는 인공지능신경막의은닉층이 많아질수록 복잡한 문제를 해결할 수 있으며, 이를 위해서 방대한 양의 데이터와 강력한 컴퓨터 능력이 필요합니다.

 

딥런닝은 머신러닝의 한 분야 때문에 머신러닝에서 사용하는 다양한 알고리즘과 기술을 함께 사용하며, 머신러닝보다 더 복잡하고 다양한 문제에 대해 대처할 수 있는 장점이 있습니다.