google.com, pub-9850333530125189, DIRECT, f08c47fec0942fa0 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 과연 무엇인가요
본문 바로가기
카테고리 없음

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 과연 무엇인가요

by ╰(*°▽°*)╯(¬_¬ ) 2022. 2. 20.
반응형

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 과연 무엇인가요?

딥 러닝 대 머신 러닝 및 AI 기술에 대한 이해하기 쉬운 가이드를 제공합니다. 무인 차량, 자동화된 고객 서비스 상호 작용, 스마트 도시에서 지능형 의료에 이르기까지 AI의 엄청난 발전으로 이 첨단 기술은 산업 전반에 걸쳐 비즈니스에 혁명을 일으킬 것으로 널리 예상됩니다.

 

AI, 머신 러닝 및 딥 러닝이라는 용어는 종종 (잘못) 상호 교환적으로 사용됩니다. 다음 은 이러한 용어의 차이점을 이해하고 기계 지능을 이해하는 데 도움이 되는 핸드북입니다.

인공 지능(AI)과 그것이 중요한 이유.

AI는 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL)과 어떤 관련이 있습니까?

머신 러닝과 딥 러닝이란 무엇입니까?

ML과 DL의 주요 특성 및 차이점.

트래픽 분석을 위한 딥 러닝 적용 사례

교통 분석의 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 애플리케이션 예제 – Viso Suite로 구축.

인공지능(AI)이란?

200년 이상 동안 경제 성장의 주요 동인은 기술 혁신이었습니다. 그중 가장 중요한 것은 증기기관, 전기, 내연기관 등 이른바 범용기술이다. 이러한 각 혁신은 산업 전반에 걸쳐 혁신과 기회의 물결을 촉진했습니다. 우리 시대의 가장 중요한 범용 기술은 인공 지능입니다.

 

인공 지능(AI)은 컴퓨터 과학의 가장 오래된 분야 중 하나이며 실제 문제 해결을 위해 인지 기능을 모방하고 사람처럼 배우고 생각하는 컴퓨터 시스템을 구축하는 다양한 측면을 포함하는 매우 광범위합니다. 따라서 인공지능은 인간의 지능과 대비되는 의미에서 흔히 기계 지능이라고 불린다.

AI 분야는 컴퓨터 과학과 인지 과학의 교차점을 중심으로 전개되었습니다. AI는 체스 게임을 하는 컴퓨터 프로그램부터 자율주행차와 컴퓨터 비전 시스템에 이르기까지 모든 것을 가리킬 수 있습니다.

 

머신러닝(ML)의 성공으로 AI는 이제 엄청난 관심을 불러일으키고 있습니다. AI, 특히 머신 러닝(ML)은 주어진 모든 작업을 수행하는 방법을 사람이 정확히 설명할 필요 없이 성능을 계속 개선할 수 있는 기계의 능력입니다. 지난 몇 년 동안 기계 학습은 훨씬 더 효과적이고 널리 사용 가능하게 되었습니다.

 

이제 스스로 작업을 수행하는 방법을 배우는 시스템을 구축할 수 있습니다.

데이터 과학 인공 지능 머신 러닝 대 딥 러닝

인공 지능은 데이터 과학의 하위 분야입니다. AI에는 머신 러닝(ML) 분야와 그 하위 집합인 딥 러닝(DL)이 포함됩니다. – 소스 머신 러닝(ML)이란 무엇입니까?

머신 러닝은 AI의 하위 분야입니다. 머신 러닝의 핵심 원리는 머신이 데이터를 기반으로 "학습"하기 위해 데이터를 사용한다는 것입니다. 따라서 기계 학습 시스템은 대규모 데이터 세트의 지식과 훈련을 신속하게 적용하여 사람 인식, 음성 인식, 객체 감지, 번역 및 기타 여러 작업에서 탁월합니다.

 

작업을 완료하기 위한 특정 지침이 있는 소프트웨어 프로그램을 개발 및 코딩하는 것과 달리 ML을 사용하면 시스템이 자체적으로 패턴을 인식하고 예측하는 방법을 학습할 수 있습니다.

 

머신 러닝은 이전 데이터에서 자동으로 학습하여 경험에서 지식을 얻고 학습 행동을 점진적으로 개선하여 새로운 데이터를 기반으로 예측할 수 있는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 하는 인공 지능의 매우 실용적인 분야입니다.

머신 러닝 대 AI

머신 러닝은 AI의 하위 분야이지만 AI와 ML이라는 용어는 종종 같은 의미로 사용됩니다. 기계 학습은 "AI의 원동력"이자 데이터 집약적 기계 학습 방법의 채택으로 볼 수 있습니다.

 

머신 러닝은 일련의 데이터 입력을 받은 다음 입력된 데이터에서 학습합니다. 따라서 기계 학습 방법은 불확실성 하에서 콘텍스트 이해, 의미 결정 및 의사 결정을 위해 데이터를 사용합니다.

 

AI 시스템의 일부로 기계 학습 알고리즘은 일반적으로 추세를 식별하고 데이터의 패턴을 인식하는 데 사용됩니다.

머신 러닝이 인기 있는 이유는 무엇입니까?

기계 학습 응용 프로그램은 과학, 엔지니어링 및 비즈니스 전반에 걸쳐 어디에서나 찾을 수 있으므로 더 많은 증거 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

 

머신 러닝을 활용하여 다양한 자동화 AI 추천 시스템을 생성합니다. 머신 러닝의 예로는 넷플릭스의 개인화 영화 추천이나 주문형 음악 스트리밍 서비스의 음악 추천이 있습니다.

 

기계 학습의 엄청난 발전은 빅 데이터(대용량 데이터 세트) 및 저비용 계산의 가용성과 함께 새로운 통계 학습 알고리즘의 개발에 의해 주도되었습니다.

딥 러닝(DL)이란 무엇입니까?

요즘 가장 인기 있는 머신 러닝 방법은 딥 러닝(DL)입니다. 딥 러닝 은 오랜 역사를 가진 딥 컨볼루션 신경망을 기반으로 하는 머신 러닝 모델 제품군입니다.

 

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합입니다. 일부 ML 기술을 사용하여 인간의 의사 결정을 시뮬레이션하는 신경망을 활용하여 실제 문제를 해결합니다. 따라서 딥 러닝은 인간의 두뇌가 자연스럽게 하는 일을 하도록 기계를 훈련시킵니다.

 

딥 러닝은 인공 신경망의 기반이 되는 계층 구조가 가장 특징적입니다. 각 계층은 이전 계층의 지식에 추가됩니다.

DL 작업은 상당한 컴퓨팅 리소스에 따라 비용이 많이 들 수 있으며 모델을 교육하는 데 방대한 데이터 세트가 필요합니다.

 

딥 러닝의 경우 학습 알고리즘이 수많은 매개변수를 이해해야 하며, 이는 초기에 많은 오탐을 생성할 수 있습니다.

딥 러닝의 예는 무엇입니까?

예를 들어 딥 러닝 알고리즘은 개가 어떻게 생겼는지 "학습"하도록 지시할 수 있습니다. 개를 여우나 표범과 같은 다른 동물과 구별하는 아주 사소한 세부 사항을 이해하려면 방대한 이미지 데이터 세트가 필요합니다.

 

전반적으로 딥 러닝은 특히 컴퓨터 비전과 관련하여 가장 인간과 유사한 AI를 강화합니다. 딥 러닝의 또 다른 상업적 예는 휴대폰을 보호하고 잠금 해제하는 데 사용되는 시각적 얼굴 인식입니다.

 

딥 러닝에는 예를 들어 수백만 개의 이미지와 같은 엄청난 양의 데이터를 사용하고 특정 특성을 인식하는 비즈니스 애플리케이션도 있습니다. 텍스트 기반 검색, 사기 탐지, 프레임 탐지, 필기 및 패턴 인식 , 이미지 검색, 얼굴 인식 은 모두 딥 러닝을 사용하여 수행할 수 있는 작업입니다.

 

예를 들어 Facebook이나 Google과 같은 대형 AI 회사는 딥 러닝 네트워크를 사용하여 손으로 만든 많은 규칙 기반 시스템을 대체합니다.

딥러닝이 인기 있는 이유는 무엇입니까?

딥 러닝은 기계가 인간 수준의 성과를 달성할 수 있게 해 주기 때문에 오늘날 매우 인기가 있습니다. 예를 들어 깊은 얼굴 인식에서 AI 모델은 인간이 달성할 수 있는 정확도(97.53%) 보다 높은 감지 정확도(예: Google FaceNet에서 99.63% 달성)를 달성합니다.

 

오늘날 딥 러닝은 이미 특정 작업에서 의사의 성과와 일치하고 있습니다(의료 애플리케이션에 대한 개요 읽기 ). 예를 들어, 딥 러닝 모델은 인간 피부과 의사에 필적하는 수준의 능력으로 피부암을 분류할 수 있음이 입증되었습니다.

 

의료 분야의 또 다른 딥 러닝 사례는 당뇨병성 망막증 및 관련 안과 질환의 식별입니다.

딥 러닝 대 머신 러닝

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점

머신 러닝과 딥 러닝은 모두 인공 지능 범주에 속하는 반면 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합입니다. 따라서 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이지만 기존의 머신 러닝 방법과 다릅니다.

 

딥 러닝은 다른 형태의 머신 러닝에 비해 특정한 이점이 있어 DL을 현재 시대의 가장 인기 있는 알고리즘 기술로 만듭니다.

머신 러닝은 데이터 양이 증가함에 따라 성능이 향상되는 알고리즘을 사용합니다. 반면에 딥 러닝은 계층에 의존하는 반면 머신 러닝은 데이터 입력에 의존하여 스스로 학습합니다.

머신 러닝 대 딥 러닝 개념 개요

ML과 DL은 모두 기계가 데이터에서 학습하도록 가르치지만 두 기술의 학습 또는 훈련 프로세스는 다릅니다.

머신 러닝과 딥 러닝은 모두 사용 가능한 데이터에서 학습하도록 컴퓨터를 훈련하지만 각각의 다른 훈련 프로세스는 매우 다른 결과를 생성합니다.

 

또한 딥 러닝은 확장성, 비지도 학습 및 지식 계층화를 지원하여 이 과학을 훈련 기계를 위한 가장 강력한 "모델링 과학" 중 하나로 만듭니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 주요 차이점

신경망의 사용과 초고속 컴퓨터의 가용성은 딥 러닝의 성장을 가속화했습니다. 대조적으로, 다른 전통적인 형태의 ML은 "성능의 정점"에 도달했습니다.

 

교육: 기계 학습을 사용하면 데이터를 기반으로 기계 학습 모델을 비교적 빠르게 학습할 수 있습니다. 더 많은 데이터가 더 나은 결과를 제공합니다. 그러나 딥 러닝은 여러 계층으로 신경망을 훈련하기 위해 집중적인 계산이 필요합니다.

성능

신경망의 사용과 초고속 컴퓨터의 가용성은 딥 러닝의 성장을 가속화했습니다. 대조적으로, 다른 형태의 ML은 "성능의 안정기"에 도달했습니다.

수동 개입

기계 학습에 새로운 학습이 포함될 때마다 인간 개발자는 학습이 이루어지도록 개입하고 알고리즘을 조정해야 합니다. 이에 비해 딥 러닝에서 신경망은 계층화된 훈련을 용이하게 합니다. 여기서 스마트 알고리즘은 사람의 개입 없이 한 계층에서 얻은 지식을 다음 계층으로 사용하여 추가 학습을 수행하도록 기계를 훈련할 수 있습니다.

학습

전통적인 머신 러닝에서는 개발자가 어떤 유형의 기능을 찾아야 하는지 머신을 안내합니다. 딥 러닝에서 특징 추출 프로세스는 완전히 자동화됩니다. 결과적으로 딥 러닝의 특징 추출은 더 정확하고 결과 중심적입니다.

 

머신 러닝 기술은 문제를 여러 부분으로 분해하여 이후에 해결한 다음 최종 단계에서 결과를 결합하는 문제 설명이 필요합니다. 딥 러닝 기술은 문제를 엔드 투 엔드로 해결하여 학습 프로세스를 더 빠르고 강력하게 만드는 경향이 있습니다.

데이터

딥 러닝의 신경망은 사람의 개입 없이 계층화된 지식에 의존하기 때문에 학습하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다. 대조적으로, 기계 학습은 여전히 ​​크지만 비교적 작은 데이터 샘플에 대한 안내 연구에 의존합니다.

정확도

ML에 비해 DL의 자체 교육 기능은 더 빠르고 정확한 결과를 가능하게 합니다. 기존 기계 학습에서 개발자 오류는 잘못된 결정과 낮은 정확도로 이어져 DL보다 ML 유연성이 낮아질 수 있습니다.

컴퓨팅

딥 러닝에는 기존 기계 학습 알고리즘과 달리 고급 기계가 필요합니다. GPU 또는 그래픽 처리 장치는 전체 컴퓨터의 미니 버전이지만 특정 작업 전용입니다. 이는 비교적 간단하지만 동시에 여러 작업을 수행할 수 있는 대규모 병렬 컴퓨터입니다.

 

학습할 때나 네트워크를 적용할 때 신경망을 실행하는 것은 GPU를 사용하여 매우 잘 수행할 수 있습니다.

머신러닝의 한계

기계 학습은 일반적으로 인간의 "시력"을 에뮬레이트하고 기능을 기반으로 이미지를 해석하는 컴퓨터 비전 작업과 같은 매우 복잡한 문제를 해결하는 이상적인 솔루션이 아닙니다. 딥 러닝은 기존 머신 러닝에서 볼 수 없는 믿을 수 없을 정도로 정확한 신경망 아키텍처 덕분에 컴퓨터 비전을 현실로 만들 수 있습니다.

 

머신 러닝은 유효한 정확도를 생성하기 위해 수천은 아니더라도 수백 개의 원본 데이터 입력이 필요하지만 딥 러닝에는 학습할 주석이 달린 이미지 가 더 적습니다. 딥 러닝이 없다면 컴퓨터 비전은 오늘날만큼 정확하지 않을 것입니다.

댓글