머신러닝과 딥러닝 차이

머신러닝은 데이터를 통해 컴퓨터 스스로 학습을 하며 컴퓨터가 문제를 자동적으로 해결하는 것을 의미한다.

딥러닝은 인공지능을 구성하기 위한 인공신경망을 기반으로 컴퓨터가 스스로 사람처럼 학습할 수 있는 인공지능의 기술이다.

머신러닝은 먼저 주어진 소재를 인간이 먼저 처리를 해야한다.

예를 들어서 이미지같은 경우 사람이 트레이닝 데이터를 알맞게 분류한 뒤 컴퓨터가 인식 할 수 있도록 선 처리를 해야한다.

그 후 컴퓨터가 데이터에 포함된 특징을 분석, 축적하는 과정을 거쳐 답을 도출해 내는 과정이다.

딥러닝은 인간이 하던 작업이 생략된다.

딥러닝 알고리즘이 회선 신경망을 이용해 스스로 분석하고 답을 내는 방식이다.

예를 들면 컴퓨터에 개와 고양이 사진을 학습시켜 특정사진의 동물이 개인지 고양이인지 분류하도록 한다면, 일반적인 기계학습의 경우 개와 고양이의 구별되는 큰 특징들만 뽑아 컴퓨터에게 전달 시키지만

딥러닝은 개, 고양이 사진 자체를 컴퓨터가 학습하도록 하는 것이다.

머신러닝을 통한 개와 고양이 분류

딥러닝을 통한 개와 고양이 분류