머신러닝과 딥러닝의 차이

인공지능 안에, 머신러닝 안에, 딥러닝

머신러닝의 여러 방법론 중 하나가 딥러닝이다.

 

인공신경망 : 사람의 신경 시스템 모방한 학습 알고리즘 / 모델 스스로 데이터 특성 학습해 지도, 비지도 학습 모두 가능

 

머신러닝은 우리가 데이터 분석을 하고, 이걸 통해 기계를 학습시켜서 그 정보로 결정을 내리는 것.

ex) 사람이 먼저 어떤 사물의 사진을 보고 그 사물의 특징을 추출해 컴퓨터를 학습시킴.

즉, 특성을 추려서 거기에 맞는 알고리즘을 정의하는 것.

 

딥러닝은 여기서 발전해서 "인공신경망"을 통해 "스스로" 학습한다.

-> 사람의 작업이 생략되고, 컴퓨터가 스스로 데이터를 기반으로 학습함. 컴퓨터가 스스로 그 특징을 추출.

-> 인공신경망에 기반해 컴퓨터에게 사람의 사고방식 가르침

 

머신러닝 종류

classification, regression, clustering, kNN, SVM, decision tree, random forest, RL..

 

딥러닝 모델 종류

CNN, ANN, RNN, DNN, GAN, NN, Transformer, word embedding..

 

 

참고 : 코드스테이츠 블로그, LG Aimers