머신 러닝과 딥 러닝의 5가지 주요 차이점
대부분의 사람들은 인공지능(AI)의 일종인 머신러닝이 1950년대에 탄생했다는 사실을 모르고 있다. Arthur Samuel은 1959년에 최초의 컴퓨터 학습 프로그램을 작성했는데, IBM 컴퓨터는 체커 게임을 오래 할 수록 더 좋아졌습니다. AI가 단순한 첨단 기술이 아닌 오늘날로 넘어가십시오. 그것은 고임금과 흥미진진한 직업으로 이어질 수 있습니다. MLE Tomasz Dudek 이 격렬하게 말했듯 이 데이터 과학자나 소프트웨어 엔지니어 모두 기계 학습 분야에 필요한 기술을 정확히 갖고 있지 않기 때문에 기계 학습 엔지니어에 대한 수요가 높습니다. 기업은 이 두 분야에 능통하면서도 데이터 과학자나 소프트웨어 엔지니어가 할 수 없는 일을 할 수 있는 전문가를 필요로 합니다. 그 사람은 기계 학습 엔지니어입니다.
"인공 지능", "머신 러닝" 및 "딥 러닝"이라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 AI 분야의 경력을 고려하고 있다면 이들이 어떻게 다른지 아는 것이 중요합니다. Oxford Living Dictionaries 에 따르면 인공 지능은 "시각 인식, 음성 인식, 의사 결정 및 언어 간 번역과 같이 일반적으로 인간 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론 및 개발"입니다. "스마트"하다고 할 수 있지만 일부 AI 컴퓨터 시스템은 스스로 학습하지 않습니다. 머신 러닝과 딥 러닝이 필요한 곳입니다.
AI 및 머신 러닝 애호가이신가요? 그렇다면 AI 및 기계 학습의 대학원 과정은 경력 성장에 완벽합니다.
머신 러닝이란 무엇입니까?
머신 러닝 을 사용하면 컴퓨터 시스템은 계속해서 다시 프로그래밍하지 않고도 입력된 데이터에서 학습하도록 프로그래밍됩니다. 즉, 인간의 추가 도움 없이 게임과 같은 작업에서 지속적으로 성능을 향상시킵니다. 기계 학습은 예술, 과학, 금융, 의료 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 그리고 기계가 학습하도록 하는 다양한 방법이 있습니다. 일부는 기본 의사 결정 트리와 같이 단순하고 일부는 인공 신경망의 여러 계층을 포함하는 훨씬 더 복잡합니다. 후자는 딥 러닝에서 발생합니다. 잠시 후에 더 자세히 알아보겠습니다.
기계 학습은 1959년 Arthur Samuel의 획기적인 프로그램(오늘날의 표준에 따르면) 검색 트리를 주요 동인으로 사용하고 그의 IBM 컴퓨터가 체커에서 지속적으로 개선된 프로그램뿐만 아니라 인터넷에 의해서도 가능해졌습니다. 인터넷 덕분에 방대한 양의 데이터가 생성되고 저장되었으며, 그 데이터는 컴퓨터 시스템이 "학습"하는 데 사용할 수 있습니다.
R을 사용한 기계 학습과 Python을 사용한 기계 학습은 오늘날 널리 사용되는 두 가지 방법입니다. 이 기사에서 특정 프로그래밍 언어에 대해 논의하지는 않지만 R을 사용한 기계 학습과 Python을 사용한 기계 학습에 대해 더 깊이 파고들려면 R 또는 Python을 아는 것이 도움이 됩니다.
딥 러닝이란 무엇입니까?
일부에서는 딥 러닝 을 머신 러닝의 다음 프론티어, 최첨단의 최첨단으로 생각합니다. 자신도 모르는 사이에 심층 딥 러닝 프로그램의 결과를 이미 경험했을 수도 있습니다! Netflix를 본 적이 있다면 시청할 항목에 대한 권장 사항을 본 적이 있을 것입니다. 그리고 일부 스트리밍 음악 서비스는 과거에 들은 노래 또는 좋아요를 누르거나 "좋아요" 버튼을 누른 노래를 기반으로 노래를 선택합니다. 두 가지 기능 모두 딥 러닝을 기반으로 합니다. Google의 음성 인식 및 이미지 인식 알고리즘도 딥 러닝을 사용합니다.
머신 러닝이 AI의 한 유형으로 간주되는 것처럼 딥 러닝은 종종 머신 러닝의 유형으로 간주됩니다. 일부에서는 이를 하위 집합이라고 부릅니다. 머신 러닝은 예측 모델과 같은 단순한 개념을 사용하는 반면 딥 러닝은 인간이 생각하고 학습하는 방식을 모방하도록 설계된 인공 신경망을 사용합니다. 고등학교 생물학에서 인간 두뇌의 주요 세포 구성 요소이자 주요 계산 요소는 뉴런이며 각 신경 연결은 작은 컴퓨터와 같다는 것을 기억할 수 있습니다. 뇌의 뉴런 네트워크는 시각, 감각 등 모든 종류의 입력을 처리합니다.
머신 러닝과 마찬가지로 딥 러닝 컴퓨터 시스템에서도 입력이 계속 입력되지만 딥 러닝 시스템은 정보를 이해하고 정확한 결과를 반환하기 위해 많은 양의 데이터가 필요하기 때문에 정보는 종종 거대한 데이터 세트의 형태입니다. 그런 다음 인공 신경망은 매우 복잡한 수학적 계산을 포함하는 데이터를 기반으로 일련의 참/거짓 이진 질문을 하고 수신된 답변을 기반으로 해당 데이터를 분류합니다.
따라서 머신 러닝과 딥 러닝 모두 인공 지능의 일반적인 분류에 속하고 둘 다 데이터 입력에서 "학습"하지만 머신 러닝과 딥 러닝 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.
그런데 딥 러닝에 대해 더 자세히 알고 싶다면 이 딥 러닝 입문 튜토리얼 을 확인하세요 . TensorFlow는 딥 러닝을 구현하는 데 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나이므로 TensorFlow를 사용한 딥 러닝에 대해 별도로 배울 가치가 있습니다.
머신 러닝과 딥 러닝의 5가지 주요 차이점
인간의 개입
기계 학습 시스템의 경우 사람이 데이터 유형(예: 픽셀 값, 모양, 방향)에 따라 적용된 기능을 식별하고 손으로 코딩해야 하는 반면 딥 러닝 시스템은 추가 사람의 개입 없이 이러한 기능을 학습하려고 합니다. 안면인식 프로그램의 경우를 보자. 프로그램은 먼저 얼굴의 가장자리와 선을 감지하고 인식하는 방법을 배운 다음 얼굴의 더 중요한 부분을 감지하고 마지막으로 얼굴의 전체 표현을 인식합니다. 이를 수행하는 데 관련된 데이터의 양은 엄청나며 시간이 지남에 따라 프로그램이 자체적으로 학습할수록 정답(즉, 얼굴을 정확하게 식별)의 확률이 높아집니다. 그리고 그 훈련은 사람이 프로그램을 다시 코딩할 필요 없이 사람의 두뇌가 작동하는 방식과 유사한 신경망을 사용하여 이루어집니다.
하드웨어
처리되는 데이터의 양과 사용된 알고리즘과 관련된 수학적 계산의 복잡성으로 인해 딥 러닝 시스템은 단순한 기계 학습 시스템보다 훨씬 더 강력한 하드웨어가 필요합니다. 딥 러닝에 사용되는 하드웨어 유형 중 하나는 그래픽 처리 장치(GPU)입니다. 머신 러닝 프로그램은 컴퓨팅 파워가 많지 않아도 로우엔드 머신에서 실행할 수 있습니다.
시간
예상할 수 있듯이 딥 러닝 시스템에는 방대한 데이터 세트가 필요하고 관련 매개변수와 복잡한 수학 공식이 너무 많기 때문에 딥 러닝 시스템을 훈련하는 데 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 머신 러닝은 몇 초에서 몇 시간 정도의 짧은 시간이 소요되는 반면 딥 러닝은 몇 시간에서 몇 주가 소요될 수 있습니다!
접근
기계 학습에 사용되는 알고리즘은 데이터를 부분적으로 구문 분석한 다음 해당 부분을 결합하여 결과 또는 솔루션을 제시하는 경향이 있습니다. 딥 러닝 시스템은 전체 문제 또는 시나리오를 한 번에 살펴봅니다. 예를 들어, 프로그램에서 이미지의 특정 물체(그 물체가 무엇이며 어디에 위치하는지, 예를 들어 주차장의 자동차 번호판)를 식별하려면 기계 학습을 통해 두 단계를 거쳐야 합니다. 먼저 물체를 감지한 다음 물체를 인식합니다. 반면에 딥 러닝 프로그램에서는 이미지를 입력하고 훈련을 통해 프로그램은 식별된 개체와 이미지에서 해당 위치를 하나의 결과로 반환합니다.
신청
위에서 언급한 다른 모든 차이점을 감안할 때 머신 러닝과 딥 러닝 시스템이 서로 다른 애플리케이션에 사용된다는 사실을 이미 알고 있을 것입니다. 사용 위치: 기본 기계 학습 응용 프로그램에는 예측 프로그램(예: 주식 시장의 가격 예측 또는 다음 허리케인이 언제 어디서 발생할지 예측), 이메일 스팸 식별자, 의료 환자를 위한 증거 기반 치료 계획을 설계하는 프로그램이 포함됩니다. 위에서 언급한 Netflix, 음악 스트리밍 서비스 및 안면 인식의 예 외에도 딥 러닝의 널리 알려진 응용 프로그램 중 하나는 자율 주행 자동차입니다. 이 프로그램은 여러 계층의 신경망을 사용하여 회피 대상 결정, 교통 인식 등의 작업을 수행합니다. 조명을 켜고 속도를 높이거나 낮추어야 할 때를 알 수 있습니다.
머신 러닝과 딥 러닝의 미래 동향
머신 러닝과 딥 러닝의 미래 가능성은 거의 무한합니다! 로봇의 사용 증가는 제조업뿐만 아니라 우리의 일상 생활을 크고 작은 방식으로 개선할 수 있는 방식으로 주어진 것입니다. 딥 러닝은 의사가 암을 조기에 예측하거나 감지하여 생명을 구할 수 있도록 도와주기 때문에 의료 산업도 변화할 것입니다. 재정적 측면에서 머신 러닝과 딥 러닝은 기업과 개인이 비용을 절감하고, 보다 현명하게 투자하고, 리소스를 보다 효율적으로 할당하는 데 도움이 될 태세입니다. 그리고 이 세 가지 영역은 머신 러닝과 딥 러닝의 미래 트렌드의 시작에 불과합니다. 개선될 많은 영역은 여전히 현재 개발자의 상상 속의 불꽃일 뿐입니다.
결론
따라서 이 기계 학습 대. 머신 러닝 대 딥 러닝에 관한 모든 기본 사항과 머신 러닝 및 딥 러닝의 미래 동향을 엿볼 수 있습니다. 지금쯤이면 이해하셨겠지만 지금은 기계 학습 엔지니어가 되기에 흥미진진한(그리고 수익성 있는!) 시간입니다.
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