안녕하세요! 오늘은 머신러닝과 딥러닝의 차이점에 대해 알아보려고합니다!
사실 요즘 인공지능에 대해 관심있게 보고 있는데 머신러닝과 딥러닝이란 용어가 많이 등장하더라구요 ㅎㅎ
그런데 되게 비슷하게 생겼다보니 정확히 어떤 특징과 차이가 있는지 한번 알아봤습니다!
우선 머신러닝은(Machine learning)은 말그대로 '기계가 학습한다'라고 받아들이시면 좋은데요
인터넷과 컴퓨터의 발달로 데이터가 비약적으로 많아지며 빅데이터 기술이 등장하였고, 이에 인공지능을 접목해서 빅데이터를 바탕으로 상관관계를 파악하고 가까운 시일내의 수치를 예측하거나 특정 데이터들에 대한 판단을 내리는 것이 빅데이터의 핵심입니다. 인공지능의 시작이자, 근간이 되는 기술이라고 할 수 있겠네요 ㅎㅎ
딥러닝같은 경우 머신러닝과 대응되는 개념이라기보다는 머신러닝에서 한단계 더 나아간 개념인데요. 기존에 머신러닝을 적용할때 보다 더 심도있는 논리체계를 학습시키는 것이 이론적으로는 가능했으나, 계산 용량 속도등 한계가 있었기에 기술 발전의 속도에 제약이 있는 상태였습니다. 하지만 반도체 기술등 다양한 베이스 기술들의 발전과 함께 기존에는 구현하지 못했던 심도있는 학습이 가능해졌고, 이것이 딥러닝이라고 보시면 됩니다. 즉 단순히 데이터들을 토대로 분석하고 예측,결론을 내리는 정도에 그치는 것이 아니라, 더 나아가서 데이터들과 결론간의 차이 정도들을 복습하고 학습하여 기계 스스로의 판단 정확도를 향상시킵니다. 따라서 주어지는 데이터들이 많아짐에 따라 정확도는 비례하여 증가하게 됩니다. 이런 과정에는 인간의 뇌 신경이 학습하는 원리가 숨어있다고 하는데요, 그래서 이 핵심 원리를 인공신경망이라고 표현한다고 합니다.
머신러닝이 인공지능의 베이스 기술이라고 한다면, 딥러닝은 인공지능의 비약적 발전의 기점이 되는 획기적인 기술이라고 할 수 있겠네요 ㅎㅎ 더불어서 이런 기술을 기본적으로 탑재하고 있는 우리의 뇌와 인체의 신비함에 한번 더 놀라워지는 시간이었습니다! 유익한 정보가 되었길 바라며 좋은 하루 보내세용~!
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