머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 무엇입니까

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 무엇입니까

머신 러닝과 딥 러닝은 종종 겹치는 개념입니다. 용어 사이에 약간의 혼동이 있을 수 있으므로 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점을 살펴보고 유사점과 차이점을 알아보도록 하겠습니다.

머신 러닝 은 일련의 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석 및 해석하고, 데이터에서 학습하고, 학습을 기반으로 최상의 결정을 내립니다. 반면 딥 러닝 은 "인공 신경망 "을 만들기 위해 알고리즘을 여러 계층으로 구조화합니다. 이 신경망은 데이터에서 학습하고 스스로 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다.

딥 러닝 대 머신 러닝

기계 학습

기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터를 구문 분석하고, 해당 데이터에서 학습하고, 학습한 내용을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내립니다.

더 적은 훈련 데이터로 훈련 가능

훈련하는 데 시간이 덜 걸립니다

CPU에서 훈련

출력은 분류 및 채점 응용 프로그램을 위한 숫자 형식입니다.

하이퍼파라미터 튜닝을 위한 제한된 튜닝 기능

딥러닝

딥 러닝은 알고리즘을 계층으로 구성하여 스스로 학습하고 지능적인 결정을 내릴 수 있는 "인공 신경망"을 만듭니다.

훈련을 위해 대용량 데이터 세트 필요

훈련 시간이 더 오래 걸린다

적절한 훈련을 위해 GPU에서 훈련

출력은 자유 텍스트 및 사운드와 같은 자유 형식 요소를 포함한 모든 형식일 수 있습니다.

다양한 방법으로 튜닝 가능

이제 딥 러닝과 머신 러닝의 차이점에 대해 알고 있으므로 더 잘 이해하려고 노력하겠습니다.

배경

딥러닝이란? 기계 학습과 어떤 관련이 있습니까? 기존 머신러닝보다 나은가요? 딥러닝은 언제, 어디서, 왜 사용됩니까? 한 번에 질문이 많죠? 딥 러닝은 진화 알고리즘의 개념을 기반으로 하는 기계 학습 제품군의 일부입니다. 기본적으로 진화와 같은 생물학적 과정을 모방합니다.

딥 러닝에 대한 심층 지식을 얻으려면 Great Learning Academy에서 딥 러닝 및 머신 러닝에 대한 무료 과정을 확인하십시오. 딥 러닝 과정에서는 텐서, 스칼라, 벡터, 행렬, 행렬, 고유값 및 고유 벡터와 같은 선형 대수의 기본 사항도 이해합니다. 또한 미적분 및 경사 하강법과 같은 미적분학의 기초. 기계 학습 과정에서 기계 학습, 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 핵심 개념을 이해하게 됩니다.

다른 질문을 살펴보겠습니다. 어느 것이 먼저 왔습니까? 닭인가 계란인가?

수세기가 지났지만 우리는 이 질문에 답할 수 없었습니다. 그러나 곧 기계가 작동할 것입니다! 할 수 있습니까? 그럴까요? 알아보자!

그렇다면 머신 러닝이란 정확히 무엇입니까?

머신 러닝은 통계 전략을 사용하여 기존 데이터 세트를 사용하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 머신 러닝을 만드는 인공 지능 의 하위 집합입니다. 인공 지능의 패턴 인식 연구에서 발전했습니다.

딥러닝

기존의 머신 러닝 방법은 환경 변화에 굴복하는 경향이 있는 반면 딥 러닝은 지속적인 피드백을 통해 이러한 변화에 적응하고 모델을 개선합니다. 딥 러닝은 인간 두뇌의 뉴런을 모방하고 다층 아키텍처(눈에 보이는 것은 거의 없고 숨겨진 것은 거의 없음)를 포함하는 신경망에 의해 촉진됩니다. 데이터를 수집하고, 학습하고, 모델을 최적화하는 고급 기계 학습 형태입니다. 종종 어떤 문제는 너무 복잡해서 인간의 두뇌가 그것을 이해하는 것이 실질적으로 불가능하고, 따라서 그것을 프로그래밍하는 것은 억지스러운 생각입니다. 원시 형태의 Siri와 Google 어시스턴트는 프로그래밍된 스펙트럼에서 효과적인 것으로 밝혀진 프로그래밍된 기계 학습의 적절한 예입니다. 반면 Google의 딥 마인드는 딥 러닝의 좋은 예입니다. 본질적으로, 딥 러닝은 여러 번의 시행착오를 거쳐 스스로 학습하는 기계를 의미합니다. 종종 몇 억 번!

꽤 인상적이었죠?

사과와 오렌지를 구별하는 프로그램을 작성하는 것을 생각해보자. 달성하기 쉬운 작업처럼 들릴지 모르지만, 단순히 관찰하는 것만으로는 차이점을 알도록 기계를 프로그래밍할 수 없기 때문에 실제로 복잡한 작업입니다. 우리는 인간이 할 수 있지만 기계는 할 수 없습니다! 따라서 프로그래밍할 때 사과와 오렌지에 대한 몇 가지 사양을 언급하지만 이와 같은 단순하고 선명한 이미지에 적합합니다.

하지만 바나나를 넣으면 어떨까요?

기계는 아마 어리둥절할 것입니다! 여기서 딥 러닝이 등장합니다. 기존의 기계 학습 방법은 기계가 미리 정해진 명령 집합만 효율적으로 수행하도록 도와주며 시스템에 새로운 변수가 도입될 경우 무가치해지는 경향이 있습니다.

딥 러닝은 기계가 주변 환경에 지속적으로 대처하고 적응 가능한 변화를 일으키도록 도와줍니다. 이것은 작동의 다양성을 보장합니다. 자세히 설명하자면 딥 러닝을 사용하면 머신이 수동으로 프로그래밍해야 하는 훨씬 더 복잡한 숨겨진 레이어 아키텍처를 통해 문제를 효율적으로 분석할 수 있습니다. 따라서 딥 러닝은 데이터를 처리하는 데 레이블이 필요하지 않기 때문에 방대한 양의 비정형 데이터를 처리할 때 우위를 점합니다.

요약하자면

딥 러닝은 처리할 데이터가 구조화되지 않고 거대할 때 편리하게 사용되는 고급 기계 학습 형태입니다. 따라서 딥 러닝은 더 쉽고 효율적으로 더 많은 문제를 해결할 수 있습니다. Google의 Deepmind와 같은 기술 혁신은 현재 AI가 도달할 수 있는 높이의 전형이며, 딥 러닝 및 신경 네트워크를 통해 촉진됩니다. 지금까지 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점에 대하여 알아봤습니다.