머신러닝 딥러닝 차이점 이해

머신러닝-딥러닝-차이점

딥러닝과 머신러닝의 차이 이해

인공지능의 가장 인기 있는 두 가지 하위 분야는 머신러닝과 딥러닝입니다. 둘은 밀접한 관련이 있는데, 종종 함께 사용되어 혼란을 야기하고는 합니다. 딥러닝과 머신러닝의 차이점을 알기 전에 두 가지의 정의를 살펴보겠습니다.

기계 학습이란 무엇인가?

머신 러닝은 컴퓨터 시스템이 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 인공지능의 하위 개념입니다. 입력된 데이터를 기반으로 패턴을 식별하고 의사 결정을 내릴 수 있는 알고리즘 개발에 초점을 맞춥니다.

 

머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있으며 이들 중에서도 특히 지도학습에서는 입력 데이터와 출력 데이터의 관게를 모델링하는 데 중점을 둡니다.

 

딥러닝이란 무엇인가?

딥러닝은 복잡한 작업을 수행할 수 있는 인공신경망 개발에 초점을 맞춘 머신러닝의 하위 개념입니다. 딥러닝은 기본적으로 머신러닝의 지도학습 방법 중 하나인 신경망을 쌓아 구성한 모델입니다.

 

하지만 딥러닝은 머신러닝보다 더 복잡하고 대규모의 데이터를 다룰 수 있습니다. 딥러닝의 예시로는 다음과 같은 기술을 볼 수 있겠습니다.

이미지 인식
자연어 처리
음성 인식
자율주행차

이제 머신 러닝과 딥 러닝이 무엇인지 이해했으므로 이들 간의 차이점에 대해 알아보겠습니다.

 

머신러닝과 딥러닝의 차이점

1. 모델의 복잡도: 머신러닝은 주로 선형 모델, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 등 비교적 간단한 모델을 사용합니다. 반면, 딥러닝은 다층 인공신경망을 사용하며, 모델의 깊이와 너비가 매우 크므로 모델의 복잡도가 더 높습니다.
2. 데이터의 크기: 딥러닝은 대규모 데이터를 다루는 데 특화되어 있습니다. 따라서 딥러닝 모델은 많은 양의 데이터를 사용하여 학습을 진행합니다. 반면, 머신러닝은 상대적으로 적은 양의 데이터를 사용하는 경우가 많습니다.
3. 학습 방법: 머신러닝은 주로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 사용합니다. 딥러닝도 이 방법을 사용할 수 있지만, 대부분의 경우 지도 학습 방법을 사용합니다.
4. 결과 해석: 머신러닝은 모델의 결과를 해석하기 쉽습니다. 반면, 딥러닝은 복잡한 모델을 사용하기 때문에 결과를 해석하는 것이 어려울 수 있습니다.
5. 하드웨어 요구사항: 딥러닝 모델은 모델의 복잡도와 대규모 데이터 처리의 요구로 인해 대규모의 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다. 반면, 머신러닝 모델은 상대적으로 적은 리소스로도 구현이 가능합니다.

따라서, 머신러닝과 딥러닝은 모델의 복잡도, 데이터의 크기, 학습 방법, 결과 해석 및 하드웨어 요구사항 등에서 차이가 있으며, 이를 고려하여 적절한 기술을 선택해야 합니다.