[ 인공지능 ] 머신러닝과 딥러닝의 차이점은?

인공지능 : 사람의 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술

머신러닝 : 사람이 정한 모델과 특징 추출 방법을 이용하여 데이터를 기반으로 추론할 수 있게 하는 기술
딥러닝 : 인공신경망 방법을 이용해 만든 머신러닝 기술로, 빅테이터 학습에 적합한 기술

 

머신러닝과 딥러닝의 차이 는 사람의 개입 여부.
머신러닝과 딥러닝 모두 데이터를 분류하는 데 사용하는 기술이지만 두 기술의 가장 큰 차이점은 바로 사람의 개입 여부입니다.

input과 특징점 추출에서 사람이 개입한다.
머신러닝은 신경망이 없음!

 

( 머신러닝은 주어진 데이터를 인간이 먼저 처리합니다. 사람이 먼저 컴퓨터에 특정 패턴을 추출하는 방법
을 지시하고, 그 이후 컴퓨터가 스스로 데이터의 특징을 분석하고 축적합니다. 이렇게 축적된 데이터를
바탕으로 문제를 해결하도록 하는 거죠. 예를 들어 사람이 먼저 개와 고양이의 사진을 보고 개와 고양이
의 특징을 추출한 후 많은 예시를 통해 컴퓨터를 학습시키고 식별하게 만듭니다.

반면에 딥러닝은 머신러닝에서 사람이 하던 패턴 추출 작업이 생략됩니다. 컴퓨터가 스스로 데이터를 기
반으로 학습할 수 있도록 정해진 신경망을 컴퓨터에게 주고, 어린아이가 학습하는 것처럼 경험 중심으로
학습을 수행합니다. 즉, 인간이 개, 고양이의 특성을 추려 사전에 정의된 알고리즘과 규칙을 적용하는 머
신러닝과 달리, 딥러닝에서는 심층 신경망을 통해 스스로 개, 고양이의 특성을 훈련하여 개와 고양이를
분류할 수 있습니다. )

 

 

 

## 이승현님 정리 파트##

 

머신러닝이란 인공지능을 구현하는 방법으로써 데이터를 통한 반복된 학습(추론 오차를 반복적으로 수정하여 줄여가는 "학습"과정)을 통해 특정 데이터에 대한 추론 성능을 점차적으로 높이는 것
딥러닝은 머신러닝 중에서도 다층 신경망구조를 이용하는 것
일반적으로 머신러닝이 딥러닝을 포함하는 개념으로 본다