머신 러닝과 딥 러닝의 차이점 알기
이 두 가지 모두 고급 기술 형태입니다. 머신 러닝은 인공 지능에서 진화한 반면 딥 러닝은 머신 러닝 자체의 진화입니다. 머신 러닝과 딥 러닝 사이에는 상당한 차이가 있습니다.
머신 러닝은 누군가가 변경 사항을 물리적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 학습하고 그에 따라 개선할 수 있는 능력을 시스템에 제공하는 AI(인공 지능)의 응용 프로그램이자 하위 집합입니다. 딥 러닝은 기본적으로 순환 신경망과 인공 신경망을 함께 연결하는 기계 학습의 하위 집합입니다.
머신 러닝이란 무엇입니까?
누군가가 물리적으로 변경 사항을 프로그래밍하지 않고도 경험에서 배우고 그에 따라 개선할 수 있는 능력을 시스템에 제공하는 AI(인공 지능)의 응용 프로그램이자 하위 집합입니다. 머신 러닝을 사용하면 특정 수준으로 프로그래밍하지 않고도 시스템과 장치를 개선할 수 있습니다. 데이터를 훈련에 사용하여 정확한 결과를 찾을 수 있습니다.
머신 러닝의 주요 목표는 필요한 데이터에 액세스하고 스스로 학습에 활용하는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 것입니다.
딥 러닝이란 무엇입니까?
기본적으로 순환 신경망과 인공 신경망을 함께 연결하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 그 알고리즘은 머신 러닝과 정확히 같습니다. 유일한 차이점은 딥 러닝에 사용되는 알고리즘의 레이어 수가 머신 러닝보다 많다는 것입니다. 이러한 모든 알고리즘 네트워크를 함께 인공 신경망이라고 합니다.
간단히 말해서, 알고리즘의 모든 네트워크는 모든 네트워크가 연결되어 있기 때문에(뇌처럼) 인간의 두뇌가 하는 것처럼 복제합니다. 딥러닝에서 사용하는 정확한 개념입니다. 기본적으로 다양한 알고리즘과 관련 프로세스를 사용하여 모든 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
다음은 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점 목록입니다.
매개변수 기계 학습 딥러닝
정의와 의미
기계 학습-누군가가 물리적으로 변경 사항을 프로그래밍하지 않고도 경험에서 배우고 그에 따라 개선할 수 있는 능력을 시스템에 제공하는 AI(인공 지능)의 응용 프로그램이자 하위 집합입니다.
딥러닝-기본적으로 순환 신경망과 인공 신경망을 함께 연결하는 기계 학습의 하위 집합입니다.
상관관계
기계 학습-딥 러닝 프로세스의 상위 집합을 형성합니다.
딥러닝-기계 학습의 하위 집합을 구성합니다.
대표 데이터
기계 학습-기계 학습은 비정형 정보와 데이터를 사용하기 때문에 이 경우 표현되는 데이터는 매우 다릅니다.
딥러닝-딥 러닝이 ANN(신경망)을 사용하기 때문에 이 경우 표시되는 데이터도 상당히 다릅니다.
데이터 포인트
기계 학습-여기에는 수천 개의 서로 다른 데이터 포인트가 포함되어 있습니다.
딥러닝-빅데이터로 구성되어 있습니다. 그것은 수백만 개의 데이터 포인트가 있음을 의미합니다.
진화의 과정
기계 학습-인공 지능은 기계 학습으로 진화합니다.
딥러닝-머신 러닝은 딥 러닝으로 진화합니다. 간단히 말해서 딥 러닝은 머신 러닝이 얼마나 딥/디테일하게 얻을 수 있는지를 나타냅니다.
출력
기계 학습-점수 분류 등의 수치로 구성되어 있습니다.
딥러닝-자유 형식 요소(예: 자유 사운드 및 텍스트)에서 숫자 값에 이르기까지 모든 것으로 구성됩니다.
알고리즘 사용
기계 학습-기계 학습은 여러 자동화 알고리즘을 사용합니다. 이것들은 데이터로부터 미래의 행동을 예측하기 위한 다양한 모델 함수로 바뀝니다.
딥러닝-딥 러닝은 다양한 처리 계층을 통해 데이터를 전달하는 신경망을 활용합니다. 이들은 현재 데이터의 특징과 그 관계를 해석합니다.
알고리즘의 탐지 및 묘사
기계 학습-다양한 데이터 분석가는 데이터 세트에 있는 지정된 변수를 분석하기 위한 알고리즘을 감지하고 검사합니다.
딥러닝-딥 러닝에 존재하는 알고리즘은 기본적으로 생산에 도달하면 데이터 분석에 대한 자기 묘사를 거칩니다.
용도
기계 학습-머신 러닝은 시스템이 경쟁에서 살아남으면서 동시에 새로운 것을 학습해야 할 때 시스템을 도울 수 있습니다.
딥러닝-딥 러닝은 시스템에서 머신 러닝과 관련된 다양한 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
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