머신러닝과 딥러닝은 둘 다 인공지능입니다.
하지만 둘 사이에는 분명한 차이가 있습니다.
그 차이에 대해 간단히 알아보겠습니다.
머신러닝 뜻
알고리즘 이용해서 데이터를 분석, 학습, 이를 통해 예측 등을 합니다.
기존의 인공지능에서는 개발자가 답을 알려주었습니다.
예를 들면, '털이 많고, 네발 달린 동물은 강아지다.' 란 규칙을 준 후,
강아지 사진을 넣으면 인공지능이 강아지라고 답하게 하는 것이었습니다.
그런데 이렇게 하면 강아지가 아닌 고양이 등의 다른 동물 사진으로 내보낼 수도 있습니다.
이런 단점을 보완한 것이 머신러닝입니다.
기계가 정확히 코딩되지 않은 동작을 자가 학습해 수행하게 하는 것입니다.
다양한 강아지 사진들을 통해, 강아지에 대한 특징을 학습하게 되면,
다른 강아지 사진을 넣어도 '강아지이라는 정답을 내놓게 된 것이죠.
이렇게 하기 위해서는 강아지에 대한 다양한 자료들을 학습해야 합니다.
즉, 트레이닝이 필요하다보니, 이름도 '머신러닝'이 된 것입니다.
딥 러닝이란
딥러닝은 데이터의 특징을 사람이 입력하지도 않는 것인데요.
앞서 살펴본 머신러닝의 특징은, 일단 사람이 특징을 입력해줘야 하는 것이었습니다.
그러나 딥러닝은 인공신경망을 통해 알아서 학습하므로 특징값을 입력해줄 필요가 없습니다.
그저 다양한 사진만 준다면 그 중에 무엇이 고양이고, 무엇이 강아지인지 구분할 수 있습니다.
딥러닝이 가능하려면 빠른 계산이 필수적인데, 2015년 gpu가 개발되면서 급격이 성장하고 있습니다.
머신러닝 딥러닝 차이
딥러닝은 데이터가 많다면 자연스럽게 정확도가 올라갑니다.
만약 학습 데이터가 그리 많지 않다면, 인간이 데이터를 입력하는 머신러닝이 좀 더 정확한 답을 내놓을 수 있습니다.
또한, 머신러닝 안에 딥러닝이 포함됩니다.
