딥 러닝과 머신 러닝의 차이점
세상이 점점 더 기술에 의존하게 되면서 직장에서 인공 지능의 사용에 대한 의존도 가 그 어느 때보다 높아졌습니다. 대유행은 원격 방식으로 대인 접촉이 적은 기술을 개발하는 촉매제였습니다. 기술 산업은 이 문제를 해결하는 방법을 찾아 양질의 교육이 계속 제공되도록 했으며 이를 위해 다양한 형태의 인공 지능을 사용했습니다. 인공 지능은 인간 지능으로 간주되는 것과 어느 정도 일치할 수 있는 다양한 유형의 기계가 있는 포괄적인 용어입니다. 딥 러닝과 머신 러닝은 모두 이 우산 아래에 있으며 다양한 작업에서 통합 및 구현될 수 있습니다.
인공 지능은 생산성을 지원하고 교육을 제공하며 다양한 방식으로 우리에게 서비스를 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 딥 러닝과 인공 지능은 머신 러닝과 인공 지능처럼 서로 바꿔서 사용할 수 있지만 딥 러닝은 머신 러닝의 한 유형이며 실제로 약간 다른 개념입니다. 이러한 유형의 인공 지능 사용은 점점 더 글로벌해지고 있으며 일상적인 작업 공간에서 사용됩니다.
인공 지능이란 무엇입니까?
인공 지능(또는 AI)이라는 용어의 사용은 기술 세계에서 자주 사용되며 일상적인 대화에 사용되는 전문 용어가 되고 있습니다. 인공 지능의 영역은 계속해서 성장하고 발전하는 매우 광대한 영역입니다.
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인공 지능은 인간 지능의 시뮬레이션이며 기계를 사용하여 처리됩니다. 그것은 인간과 같은 지능으로 행동하고, 벌고, 처리하기 위해 함께 작동하는 다양한 기술과 프로그램의 융합입니다. 이는 프로그래밍 범위를 포괄하는 용어이므로 특정 기술의 한 부분으로 좁힐 수 없는 경우가 많습니다. 딥 러닝 및 머신 러닝과 같은 인공 지능의 하위 집합은 인공 지능의 다용성과 인공 지능이 가질 수 있는 다양한 응용 프로그램을 강조합니다.
인공 지능은 인간의 지능을 어느 정도 모방 할 수 있으며 알고리즘을 사용하여 그렇게 합니다. 인공 지능은 기본적으로 인간의 두뇌가 작동하는 방식인 신경망이라는 것에 의존합니다. 인공 지능 기능을 돕기 위해 인공 신경망이 생성됩니다. 인간과 같은 지능을 모방하는 방식으로 문제를 해결하거나 사물을 처리할 수 있는 뉴런(또는 명령 및 알고리즘) 계층을 사용하여 작동하는 네트워크입니다. 딥 러닝 신경망 은 인공 지능이 오늘날 우리가 알고 있는 기능을 수행할 수 있도록 입력 및 출력 알고리즘을 계층화합니다. 인공 지능의 몇 가지 주요 예는 Siri , Alpha Go 및 알렉사. 그것들은 일상생활에 통합되어 있으며 다양한 방식으로 인간인 우리에게 도움이 됩니다. 기술 분야의 연구원들은 특정 인공 지능이 우리의 개인 생활과 정보에 접근할 수 있는지, 그리고 이것이 인공 지능의 미래에 어떤 의미가 있는지에 대해 여전히 논쟁 중입니다.
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딥 러닝 과 머신 러닝에서 인공 지능은 약한 인공 지능, 강한 인공 지능 및 일반 인공 지능의 세 가지 방식과 범주로 분류할 수 있습니다.
약한 인공 지능은 좁은 인공 지능이라고도 할 수 있으며 특정하거나 좁은 영역에 연결되고 연결된 인공 지능의 유형을 나타냅니다. 이러한 유형의 인공 지능은 인간의 인지를 시뮬레이션하지만 감정과 느낌 측면에서 인간만큼 완전히 지각이 있는 것은 아닙니다. 약하거나 좁은 인공 지능의 예는 인간이 동등하게 효율적인 방식으로 처리할 수 없는 데이터의 빠른 분석입니다. 약하고 협소한 지능은 인간과 인간의 지능이 가지고 있는 의식을 가지고 있지는 않지만, 특정 데이터 기반 명령을 인간보다 더 빠르고 정확하게 효율적으로 처리할 수 있습니다. 약하거나 협소한 인공 지능이 인간 의식의 모습을 모방하거나 시뮬레이션할 수 있지만(예: 가상 비서) 기본 기능으로는 기본적으로 이를 수행할 수 없습니다. 이러한 유형의 인공 지능의 일상적인 예는 이메일 스팸 필터를 사용하여 기본 받은 편지함에서 보고자 하는 품질을 포함하지 않는 이메일을 감지할 수 있는 것입니다. 인간이 그 문제를 해결하는 데 더 많은 시간이 걸릴 수 있는 문제에 대한 간단한 솔루션입니다.인공 지능.
일반 인공 지능은 인공 지능이 가지고 있는 잠재력과 가상의 잠재력을 말합니다. 이러한 유형의 인공 지능은 인간이 할 수 있는 방식으로 지식을 배우고 습득할 수 있는 에이전트를 말합니다. 가설에 따르면 인간의 행동과 행동을 반영하는 기술과 마찬가지로 인간이 할 수 있는 것과 동일한 출력을 생성할 수 있습니다. 다른 언어를 번역하는 기계의 예를 들어보세요(이미 존재하는) 방대한 양의 언어와 다른 언어에 대한 데이터를 번역하고 처리할 수 있지만 일반적인 인공 지능의 경우 구문이나 문장의 콘텍스트를 이해할 수 있습니다. 이것은 인간이 언어를 처리하는 방법을 반영하며 단어의 상황과 의미를 고려합니다.
강력한 인공 지능은 이론상 인간의 의식을 모방하는 일종의 인공 지능입니다. 약하거나 좁은 인공 지능보다 더 넓은 범위를 다룰 것입니다. 문제를 해결하고 정보를 처리하는 능력은 여전히 이러한 유형의 인공 지능의 기본이지만 인간과 유사한 기능 및 지능과 결합됩니다. 강력한 인공 지능은 아직 개발 단계에 있지만 다양한 테크 헤드는 강력한 인공 지능에 대해 낙관적이며 긍정적인 의견을 표명했습니다. 이러한 유형의 인공 지능은 아직 개발 단계와 단계에 있으며 이론적인 개념 이상이 되기 전에 더 많은 연구가 필요합니다. 현재 시점에서, 인공 지능의 지능이 인간의 지능에 얼마나 가까운지를 평가하기 위한 특정 테스트와 방법이 있습니다. 그만큼 튜링 테스트는 인공 지능 시스템의 지능을 평가하는 데 사용되는 테스트입니다. 특히 이 테스트를 만든 수학자 Alan Turing의 이름을 따서 명명되었습니다. 그것은 기계의 능력과 인간과 평행을 이루는 의식의 모습을 시험할 수 있다.
머신 러닝이란 무엇입니까?
머신 러닝은 인공 지능의 한 형태입니다 많은 양의 데이터 분석을 자동화할 수 있으며 데이터와 알고리즘을 사용하여 결과를 도출하는 데 중점을 둡니다. 기계 학습은 크고 과도한 양의 데이터를 처리하고 과거 및 현재 입력을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. 주로 알고리즘 및 데이터 기반이므로 인공 지능의 다른 방법이 있어야 하는 방식으로 명시적으로 프로그래밍할 필요는 없습니다. 일상적인 기계 학습의 예는 엄청난 양의 데이터에서 결과를 추출할 수 있는 Google과 같은 검색 엔진의 사용입니다. 예를 들어 축구 선수를 예로 들면 프리미어 리그 축구 선수를 검색할 수 있으며 기계 학습 알고리즘은 더 큰 데이터 집합에서 구조화된 데이터 집합을 생성합니다. 이는 기계 학습 및 인공 지능이 수행하는 속도 내에서 인간이 수행할 수 있는 것보다 더 효율적인 데이터 풀링 방법입니다. 기계 학습의 다른 예로는 음성 인식, 자동 주식 거래 및 고객 서비스가 있습니다.
UC Berkeley는 기계 학습과 관련하여 알고리즘에 일반적으로 존재하는 세 가지 구성 요소를 설명했습니다.
A 의사 결정 프로세스: 패턴을 설정하고 대규모 데이터 집합에서 원하는 것을 추측할 수 있는 일련의 계산입니다.
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오류 함수: 이것은 의사결정 과정의 결과가 얼마나 좋은지를 측정하는 방법입니다. 정확했습니까? 그렇지 않은 경우 다음에 예상되는 결과를 더 잘 나타내기 위해 무엇을 할 수 있습니까?
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업데이트 또는 최적화 프로세스: 이것은 알고리즘이 오류 기능에서 누락된 부분을 살펴보고 스스로 업데이트하도록 학습하는 경우입니다. 이를 통해 결정 프로세스가 업데이트되고 유사한 영역에 있는 향후 검색에서 원하는 결과를 얻을 수 있도록 최종 결정이 내려집니다.
기계 학습에는 세 가지 유형이 있으며 사용되는 용도와 알고리즘에 따라 분류됩니다.
지도 학습이란 무엇입니까?
감독은 모델 및 기계에 대한 청사진 데이터 세트를 사용하여 원하는 또는 예상되는 결과를 산출하는 기계 학습 유형입니다. 지도 학습과 관련하여 사용되는 데이터 세트는 사전에 레이블이 지정되고 분류되어 알고리즘이 기계의 성능이 얼마나 정확한지 확인할 수 있습니다. 이 때문에 지도 학습은 검색 엔진과 같이 점점 더 많이 사용되면서 실제로 결과를 점점 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 지도 학습은 확장 가능하고 글로벌 공간과 조직 내에서 사용할 수 있습니다(예: 이메일 정렬).
지도 학습에는 분류 및 회귀라고 하는 두 가지 유형의 문제가 있습니다. 분류는 알고리즘을 사용하여 데이터를 범주의 특정 데이터 세트에 정확하게 할당합니다. 데이터 엔터티를 정의, 분류 및 레이블 지정하는 방법에 대한 결론을 도출합니다. 이것은 차례로 알고리즘에 기여하고 대규모 데이터 세트와 이에 대한 명령에서 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
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반면에 회귀는 데이터 세트에서 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 평가하고 파악하는 데 사용됩니다. 독립변수는 조작되거나 변경되는 변수이고 종속변수는 이러한 변경이 종속변수에 미치는 직접적인 영향입니다. 회귀는 데이터 세트에 대한 예측 및 예측을 수행하는 데 자주 사용됩니다. 예를 들어 기업이나 회사에서, 지도 학습에서 회귀를 사용하면 데이터 세트 및 프로젝트 판매 수익 또는 필요하거나 필요하지 않은 재고에 의해 설정된 패턴을 사용할 수 있습니다. 선형 회귀는 특히 단일 종속 변수와 둘 이상의 독립 변수 간의 관계를 계산할 때 사용되며 본질적으로 데이터 세트의 미래 결과에 대한 교육적이고 건전한 예측을 하는 데 사용됩니다. 이 결과 또는 예측은 종종 그래프나 차트 형식으로 표시될 수 있습니다.
비지도 학습이란 무엇입니까?
기계 학습 영역에서 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트를 분석하고 정렬할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 사용하는 것입니다. 비지도 학습은 인간 개입의 필요성에 의존하지 않고 자체 알고리즘 내에서 숨겨진 패턴 또는 패턴화 된 데이터 그룹을 찾습니다. 비지도 학습과 지도 학습의 유사점은 입력된 데이터 그룹에서 패턴을 찾고 해당 데이터 세트에서 발견된 패턴에 대한 관찰을 기록하는 상호 능력이 있다는 것입니다. 검색 엔진의 예로 돌아가서, 잘못된 철자는 과거 검색을 기반으로 철자를 올바르게 철자하는 방법에 대한 제안을 제공하는 촉매제가 될 것입니다.
Hierarchical Clustering, Exclusive and Overlapping Clustering, Probabilistic Clustering을 포함한 다양한 비지도 학습이 있습니다.
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계층적 클러스터링 은 계층적 클러스터 분석이라고도 합니다. 이것은 본질적으로 초기에 격리된 데이터 세트로 그룹화된 클러스터 또는 클러스터링을 나타냅니다. 이러한 데이터 세트에는 서로 유사하거나 데이터 세트의 다른 부분과 유사하기 때문에 함께 그룹화할 수 있는 정보가 포함되어 있습니다. 평균 연결(각 군집의 두 점 사이의 평균 거리) 및 완전 연결(각 군집의 두 점 사이의 최대 거리)과 같은 방법을 사용하여 데이터 세트 내의 유사성을 평가합니다.
단독 및 중첩 클러스터링 은 하나의 클러스터에만 존재할 수 있는 데이터 세트를 그룹화하는 형태입니다. 하나의 클러스터만 있는 경우 이러한 방식으로 데이터 집합을 구성하는 방식을 배타적 클러스터링이라고 하며, 클러스터링이나 멤버십의 정도가 여러 개인 경우에는 중복 클러스터링이라고 합니다. 예를 들어 데이터 세트에 하나의 클러스터가 있지만 정보의 다른 기능으로 인해 다른 단독 클러스터의 일부가 되는 경우 이는 겹칩니다. 벤다이어그램과 겹치는 데이터와 기능이라고 생각하시면 됩니다.
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확률적 클러스터링 은 소프트 클러스터링 문제를 해결하는 데 도움이 되는 감독되지 않은 학습의 한 형태입니다. 이것은 겹치고 매우 미묘한 유사점과 차이점이 있는 두 개의 고유한 데이터 세트가 있는 경우입니다. Gaussian Mixture Model 은 데이터를 분류하는 주요 혼합 모델로 확률적 클러스터링에 주로 사용됩니다.
강화 학습이란 무엇입니까?
강화 학습은 기계가 일련의 결정을 내리는 일종의 기계 학습입니다. 시행착오를 중심으로 이 특정 운영 기술을 사용하여 설루션을 찾습니다. 프로그래머는 옳고 그른 행동에 대한 인위적인 보상과 벌칙을 실행하여 기계가 생성하는 결과를 강화할 수 있습니다. 이 강화는 기계 학습의 전반적인 목표를 공고히 하는 데 필요한 것입니다.
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딥 러닝과 머신 러닝에서 물론 이러한 유형의 인공 보상 시스템에는 장단점이 있습니다. 주요 장점은 자동화와 특정 기계의 보상을 극대화하려는 기계에 중점을 두고 있습니다. 이는 자율 주행 자동차에 적용되고 속도 제한을 유지하거나, 당면한 역할에 필요한 필수 자격 및 속성. 강화 학습과 함께 제공되는 몇 가지 문제는 기계가 시뮬레이션 환경에서 학습해야 한다는 것입니다. 이는 시뮬레이션 환경에서 기계가 경험한 것과 같이 인식 가능한 데이터를 생성하지 못할 수 있는 보다 복잡한 실제 시나리오입니다. 강화 학습은 시간이 많이 걸리고 활발한 기계 유형이며 실생활에 적용되기 전에 테스트 기간이 광범위합니다.
딥 러닝이란 무엇입니까?
딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합이며 기계가 인간과 유사한 방식으로 추론하고 생각하게 하는 것을 목표로 합니다. 딥 러닝은 복잡한 기계 모델이 인간을 모방하고 새로운 정보를 학습하는 방법을 탐구합니다. 딥 러닝은 음성 비서 기술과 자율 주행의 형태로 우리가 알고 있는 인공 지능에 적용됩니다. 딥 러닝은 다양한 유형의 정보를 분류할 수 있는 능력이 있으며 이러한 유형의 머신 러닝은 완전히 사용할 때 사람의 입력이 거의 또는 전혀 없기 때문에 중요합니다.
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딥 러닝은 기계가 인간의 입력 없이 얼마나 빨리 학습하고 행동을 개발할 수 있는지에 초점을 맞추고 있으며 기계가 새로운 것을 학습하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 딥 러닝과 같은 규칙 기반 인공 지능은 기계가 작동하고 작동하는 방식을 주도합니다.
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딥러닝에서 '딥'은 신경망이 시간이 지남에 따라 축적되는 많은 레이어를 의미합니다. 신경망은 인공 지능 세계에서 이것을 언급할 때 만들어지는 연결입니다. 이는 데이터가 분류되지 않은 경우에도 시스템이 특정 방식으로 데이터를 분석한다는 것을 의미합니다. 딥 러닝이 예측할 수 있는 정확도 수준은 시스템이 수행할 수 있는 다음 예측 세트를 알릴 수 있습니다.
딥 러닝 네트워크를 훈련하려면 시스템이 모델을 더욱 간소화하고 개선할 수 있도록 많은 시간과 테스트 기간이 필요합니다. 기계 학습의 하위 집합이지만 인공 신경망을 구축하고 시스템이 사람의 개입 없이 최대한 작동할 수 있도록 한 단계 더 나아갑니다.
딥 러닝 과 머신 러닝의 주요 차이점은 무엇입니까?
딥 러닝은 머신 러닝이지만 모든 유형의 머신 러닝이 딥 러닝은 아닙니다. 예제에서 설명하고 보여주듯이 딥 러닝과 머신 러닝 모두 시스템이 시스템의 기능과 일치하는 결과를 산출하는지 확인하기 위해 대량 테스트와 교육이 필요합니다.
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머신 러닝의 목표는 컴퓨터에 인간의 지속적인 프로그래밍이 필요한 특정 학습 능력을 제공하는 것입니다. 도움을 기반으로 하는 알고리즘은 컴퓨터가 어떤 유형의 데이터가 어디에, 무엇을 위해 속하는지 인식할 수 있도록 지원합니다. 딥 러닝은 이보다 한 단계 더 나아가 인간의 지능을 최대한 가깝게 반영하도록 설계된 계층적 모델을 생성합니다. 다층 신경망 활용, 딥 러닝은 결과를 생성하기 위해 많은 양의 데이터를 처리하고 이미 알고 있는 데이터를 기반으로 데이터를 분석합니다. 인간 지능과 유사하게 딥 러닝은 과거의 지시와 결과에 기반하여 미래의 의사 결정 과정을 진행합니다. 인공 지능의 표준 기능 외에도 딥 러닝은 간단한 규칙 기반 방식으로 데이터를 처리합니다. 딥 러닝은 사기 탐지와 같은 비즈니스 결과를 식별하고 비즈니스 및 창고의 운영 측면을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
의료를 포함하여 현재 딥 러닝에 의존하는 다양한 분야가 있습니다. 현대 의료 산업은 방대한 양의 데이터에 의존하고 있습니다. 환자 기록에서 시스템이 인식한 이전 데이터 세트 및 패턴을 기반으로 환자의 결과를 개선하는 것까지. 영상 분석 및 임상 기록 자동화는 의료 공간 및 산업 내에서 딥 러닝이 적용되는 몇 가지 방법입니다.
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공공 부문도 딥 러닝이 적용되는 곳입니다. 정부 기록의 디지털화에서 공무원의 효율성 향상에 이르기까지 딥 러닝을 사용하면 이 산업의 요구 사항을 탐색하고 많은 요구 사항을 자동화할 수 있습니다.
인공 지능의 사용은 오늘날의 생활에서 점점 더 두드러지고 기계 학습과 딥 러닝의 사용은 일상적인 요소가 될 것입니다.
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딥 러닝 과 머신 러닝의 기계 학습은 인간이 사용할 수 있는 방법보다 훨씬 더 효율적인 방식으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이를 한 단계 더 발전시키고 딥 러닝을 사용하여 비즈니스에 대한 세부 정보를 투영하는 것도 비즈니스 및 기술의 미래에 점점 더 통합될 수 있는 또 다른 방법입니다.
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