딥러닝과 머신러닝 뭔 차이?

이름에서도 보여지다시피 딥러닝 = deep learning은 뭔가 심화되었다고 의미적으로도 유추해 볼 수 있다.

근데 둘다 머신인데 어떤 차이가 있는걸까?

 

우선 머신러닝에 대한 개념을 잠시 살펴보자.

 

머신러닝은 "구문 데이터를 분석하고 해당 데이터를 통해 학습한 후, 그 정보를 바탕으로 결정 내리기 위해 학습한 내용을 적용하는 [알고리즘]이다".

역시 알고리즘......IT에서 절대 빠져서는 안될 필수요소다.

 

머신러닝을 우리의 실생활에서 편리한 서비스로 제공해주는 대표적인 예로는 주문형 음악 스트링 서비스이다. 서비스에 맞춰서 청취자에게 추천할 새 노래나 아티스트를 결정하기 위해 머신 러닝 알고리즘은 청취자의 선호 사항을 음악적 취향이 비슷한 다른 청취자와 연관시킨다.

종종 간단히 AI라고 불리는 이 기술은, 자동화된 추천을 제공하는 많은 서비스에 사용된다.

 

머신 러닝은 결국 손전등, 자동차 또는 컴퓨터 화면이 작동하는 것과 같은 방식으로 기계적 기능을 수행하는 여러 복잡한 수학/코딩이다.

'머신 러닝'이 가능하다는 말은 주어진 데이터로 기능을 수행하고 시간이 지남에 따라 그 기능이 점차 향상됨을 의미한다.

구체적인예로 "어두워"라고 말할 때마다 불이 켜지는 손전등이 '어둠'이라는 단어가 포함된 다른 구절을 인식하는 것이다.

 

딥 러닝과 머신 러닝의 차이점

실질적으로 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념이다. 실제로 머신 러닝에 해당하며 비슷한 방식으로 작동한다.

하지만 둘의 기능은 다르다.

 

기본 머신 러닝 모델은 그 기능이 무엇이든 점진적으로 향상되는데 여전히 약간의 인내가 필요하다.

AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야 한다.

딥 러닝 모델을 사용하면 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단할 수 있다.

 

 

손전등을 예로 들면 누군가 '어둠'이라는 단어를 말하는 소리 신호를 인식할 때 켜지도록 손전등을 프로그래밍 할 수 있다. 이를 계속 학습하면서 그 단어가 포함된 구절을 인식하면 결국 불을 켤 수 있다.

손전등에 딥 러닝 모델이 있다면 " 안 보여 " 또는 " 스위치가 안 켜져" 라는 신호가 있을 때 어쩌면 빛 센서와 함께 불을 켜야한다는 것을 이해하게 될 수 있다.

딥 러닝 모델은 자체적인 컴퓨팅 방법 즉 자체적인 두뇌가 있는 것처럼 보이는 기술을 통해 학습할 수 있다.

 

결론 머신 러닝은 데이터를 분석한 알고리즘을 통해서 점진적으로 학습하는 기술.

딥 러닝은 알고리즘이 자체 신경망을 통해서 예측과 정확성을 스스로 판단이 가능하여 자체적인 두뇌가 있는 것처럼 보이는 기술을 가지고 있다.

 

..... 중략

 

위 내용은 아래 블로그에서 학습하면서 따라쳐보면서 조금 익혔다.

아직 익숙하지 않은 개념이지만... 알고리즘.......공부 필수네. =_=

 

참고 blog

https://www.zendesk.kr/blog/machine-learning-and-deep-learning/