머신러닝 딥러닝 차이

2020. 12. 3. 03:46it이야기

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1. 머신러닝이란?




머신러닝은 기계학승이라고도 하는데 인공지능이 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의


연구입니다.  


컴퓨터가 학습할수있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야로 핵심은 표현과 일반화입니다.


여기서 일반화한 훈련이후에 새롭게 들어온 데이터를 정확히 처리할수있는 능력을 말합니다.


머신러닝은 기본적으로 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 학습을 하며 이 내용을 바탕으로


판단이나 예측을 합니다.




2. 딥러닝이란?




딥러닝 또는 심층학습이라고 하는데 이는 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를


시도하는 기계학습 알고리즘의 집합이라 할수있으며 


그냥 쉽게 얘기해서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 한 분야라고 생각할수있습니다.


어떤 데이터가 있을때 이를 컴퓨터가 알아들을수있는 형태로 표현하고 이를 학습에 적용시키기위해


많은 연구가 진행되고 있으며 이러한 노력의 성과로 딥러닝 기법이 음성인식,자연어처리,음성/신호처리등에


사용되고 있습니다.




이러한 머신러닝과 딥러닝의 가장 큰 차이점은 딥러닝은 분류에 사용할 데이터를 스스로 학습할수있으나


머신 러닝은 오직 학습데이터를 스스로하지못하고 제공해줘야한다는점이 가장 큰 차이점입니다.

























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