머신 러닝 대 딥 러닝의 차이 무엇에 대한 혼란입니까?

"머신 러닝"과 "딥 러닝"이라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 실제로는 상당히 다릅니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 인공 지능 유형입니다. 반면에 딥 러닝은 신경망을 사용하여 데이터 표현을 학습하는 기계 학습의 하위 분야입니다.

그렇다면 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 무엇입니까? 차이점을 알기 위해 그것들이 무엇인지 알아봅시다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 컴퓨터에 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 한 분야입니다. 머신 러닝은 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘의 연구 및 구성을 탐구합니다. 이러한 알고리즘은 명시적으로 프로그래밍된 명령만 따르기보다는 입력을 기반으로 모델을 구축하고 이를 사용하여 예측이나 결정을 내리는 방식으로 작동합니다. 기계 학습은 계산 통계와 밀접하게 관련되어 있으며 종종 겹칩니다. 컴퓨터 과학, 통계 및 정보 과학이 교차하는 분야; 뿐만 아니라 패턴 인식 및 분석. 기계 학습 작업은 일반적으로 세 가지 범주로 분류됩니다.

지도 학습

새 예제를 분류할 때 정확한 결과를 제공할 수 있도록 예제 입력과 올바른 출력으로 알고리즘을 훈련합니다. “선생님”은 정답을 알고 “학생”은 그것을 배우려고 합니다.

비지도 학습(Unsupervised Learning)

이 유형의 학습은 컴퓨터에 입력 데이터가 주어지지만 데이터로 무엇을 해야 하는지 알려주지 않을 때 발생합니다. 데이터 자체에서 패턴과 구조를 찾는 것은 컴퓨터의 몫입니다. 예를 들어, 유사성에 따라 객체를 자동으로 그룹화하는 데 사용할 수 있습니다.

강화 학습

이 시나리오에서는 학습할 때 알고리즘에 피드백(긍정적 또는 부정적)이 제공되어 원하는 목표를 향해 행동을 조정합니다.

머신 러닝 알고리즘은 다음과 같은 다양한 작업에 적용할 수 있습니다.

분류

예를 들어 이메일이 스팸인지 여부를 결정하는 것과 같이 개체가 속한 카테고리를 결정합니다.

회귀

숫자 값 예측(예: 주택 판매 가격)

클러스터링

유사성을 기반으로 개체 그룹화

이상 탐지

데이터에서 표준에 맞지 않는 비정상적인 패턴 탐지 머신 러닝은 비즈니스 및 산업 분야에서 널리 사용됩니다. 상품 추천, 사기 탐지, 결함 탐지 등의 업무에 적용할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 이해하고 복잡한 시스템을 이해하는 데 사용되는 과학 연구에서도 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝은 인공 지능 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 인식하는 방법을 배우는 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥 러닝 알고리즘은 뇌의 신경망을 모델로 하며 기존 기계 학습 알고리즘보다 더 정확하게 패턴을 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다. 딥 러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

딥 러닝과 머신 러닝 사이에는 약간의 혼동이 있습니다. 딥 러닝은 인공 지능 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 인식하는 방법을 배우는 기계 학습의 하위 집합입니다. 기계 학습은 딥 러닝과 기존 기계 학습 알고리즘을 모두 포함하는 더 넓은 범주입니다.

딥 러닝은 이미지, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 많은 응용 프로그램에서 매우 성공적인 것으로 입증되었습니다. 딥 러닝 알고리즘은 기존 머신 러닝 알고리즘보다 더 높은 정확도로 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 딥 러닝은 인공 지능의 매우 유망한 분야이며 기계 학습이나 인공 지능에 관심이 있는 사람이라면 누구나 공부할 가치가 있습니다.

차이점 및 사용 사례: 머신 러닝과 딥 러닝

딥 러닝과 머신 러닝은 현재 기술 분야에서 가장 뜨거운 유행어입니다. 그러나 그들 사이의 차이점은 무엇입니까? 그들은 상호 교환 가능한 용어입니까, 아니면 다른 개념을 설명합니까?

딥 러닝과 머신 러닝은 인공 지능 문제를 해결하는 두 가지 다른 접근 방식입니다. 두 접근 방식 모두 데이터에서 학습하고 미래 결과에 대해 예측할 수 있는 알고리즘을 사용합니다. 머신 러닝은 특히 솔루션이 알려지지 않은 작업을 완료하기 위해 컴퓨터를 사용하는 데 초점을 맞추는 반면 딥 러닝은 많은 머신 러닝 알고리즘을 포함하는 접근 방식입니다.

기계 학습의 일반적인 사용 사례 중 하나는 사기 탐지입니다. 신용 카드 회사는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사기 거래를 식별합니다. 이러한 알고리즘은 과거 데이터를 분석하여 사기 행위의 패턴을 찾습니다. 그런 다음 거래가 사기 가능성이 있는지 여부를 예측할 수 있습니다.

머신 러닝은 개인 및 비즈니스 목적으로 다양한 방식으로 사용됩니다. 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

1. Google Now 및 Cortana와 같은 개인 비서는 기계 학습을 사용하여 시간이 지남에 따라 선호도와 습관을 학습하여 더 개인화된 결과를 제공합니다.

2. 온라인 광고는 머신 러닝이 널리 사용되는 또 다른 영역입니다. 광고주는 알고리즘을 사용하여 검색 기록 및 기타 인구 통계 정보를 기반으로 특정 사용자가 가장 관심을 가질 만한 광고를 결정합니다.

3. 은행 및 기타 금융 기관은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 잠재적 사기꾼을 식별하기 위해 고객 데이터의 패턴을 감지합니다.

4. 소매업체는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객을 추적합니다.

딥 러닝 시스템은 컨볼루션 신경망과 같은 더 복잡한 알고리즘 때문에 많은 관심을 받고 있습니다.

딥 러닝의 일반적인 사용 사례 중 하나는 이미지 인식입니다. 이 응용 프로그램에서 딥 러닝은 이미지에서 객체를 식별하고 구별하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 딥 러닝을 사용하여 고양이와 개를 구별할 수 있습니다. 이미지 인식은 보안 및 감시, 광고 및 의료와 같은 많은 응용 분야에서 사용됩니다.