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딥러닝 머신러닝 차이 비교 핵심만 본문

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딥러닝 머신러닝 차이 비교 핵심만

친절한😎상추§ 2020. 7. 22. 22:04

딥러닝과 머신러닝의 차이점?

딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇일까요? 이 둘은 얼마나 비슷하거나 다른지 비교해서 차이점을 알아보도록 하겠습니다. 머신러닝과 딥러닝은 수년간 활발한 관심을 받아 온 인공 지능(AI)의 2개 하위 집합입니다. AI 전문가의 급여는 롤스로이스 중에서도 비싼 모델의 비용과 동일하다고 뉴욕 타임스는 보도했습니다. AI로 인해 직장을 잃을 가능성이 있을까요? 최근 전문 사이트 보고서에 따르면 가능합니다. 그들은 2030년쯤에는 미국의 모든 일자리의 38%가 인공 지능과 자동화 기술로 대체될 수 있을 것이라고 제안하고 있습니다. 최초의 인공 지능 프로그램은 1955년 세계 정보 기구인 뉴웰 앤 사이먼에 의해 만들어졌습니다. 연구원들은 2020년까지 고객 참여의 85%가 인간이 아닌 것이 될 것이라고 예측하고 있는 상황입니다. 인공 지능이나 머신러닝 시장은 2020년까지 5억 5천만 달러로 성장할 것이라고 하네요. 호기심이 들지 않습니까? 이제 딥러닝과 머신러닝의 진정한 차이점이 무엇인지, 그리고 새로운 비즈니스 기회에 이러한 학습을 사용할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 머신러닝은 인간의 개입 없이도 원하는 결과를 얻기 위해(구조화된 데이터를 통해 스스로 학습함으로써) 스스로 변화시킬 수 있는 알고리즘을 만드는 것과 관련된 인공 지능의 하위 집합입니다. 딥러닝은 알고리즘이 생성되고 머신러닝과 유사하게 기능하는 머신러닝의 하위 집합이지만 이러한 알고리즘에는 많은 수준이 있으며 각각 전달하는 데이터에 대한 다른 해석을 제공합니다. 이 알고리즘의 네트워크는 인공 신경망이라고 불립니다. 또는 뉴럴 네트워크라고도 하죠. 간단히 말해서, 그것은 인간의 뇌에 존재하는 신경 연결과 유사한 모습을 하고 있습니다. 당신은 개와 고양이의 사진 모음을 가지고 있습니다. 여러분이 머신러닝 알고리즘과 딥러닝 신경 네트워크를 사용하여 개와 고양이의 이미지를 별도로 식별할 필요가 있습니다고 가정해 보겠습니다. 머신러닝 알고리즘이 이미지를 두 가지 범주(개 및 고양이)에 따라 컬렉션으로 분류할 수 있도록 하려면 먼저 이러한 이미지를 표시해야 합니다. 하지만 어떻게 알고리즘이 어떤 것이 어떤 것인지 알 수 있을까요? 이 질문에 대한 답은 위에서 머신러닝의 정의에 설명한 구조화된 데이터의 가용성입니다. 개와 고양이의 이미지를 표시하기만 하면 두 동물의 특성을 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터는 머신러닝 알고리즘을 훈련하기에 충분할 것이고, 그러고 나서 그는 그들이 그가 이전에 연구했던 것을 근거로 수백만 마리의 다른 동물들의 이미지들을 이해하고 있습니다는 것을 기초로 계속해서 학습할 것입니다. 신경 네트워크를 깊이 학습하는 것은 이 문제를 해결하기 위해 다른 접근법을 사용하는 것입니다. 딥러닝의 주된 장점은 두 동물을 분류하기 위해 반드시 구조화되거나 태그가 지정된 이미지 데이터가 필요하지 않다는 것입니다. 이 경우 입력 데이터(이미지 데이터)는 서로 다른 수준의 신경 네트워크를 통해 전송되며, 각 네트워크는 계층적으로 이미지의 특정 기능을 결정합니다. 이것은 우리의 인간의 뇌가 문제를 해결하기 위해 어떻게 작용하는지와 유사합니다. 즉, 다양한 개념들과 관련 질문들을 통해 질문을 하면서 답을 찾는 것입니다. 다른 수준의 신경 네트워크를 통해 데이터를 처리한 후, 시스템은 두 동물을 이미지로 분류하는 적절한 식별자를 찾는다. 이 예시에서 볼 수 있듯이, 머신러닝 알고리즘은 고양이와 개의 이미지를 이해하고 분류를 연구한 다음 결론을 도출하기 위해 레이블이 있는 구조화된 데이터를 필요로 하고 있습니다. 반면에, 딥러닝 네트워크는 네트워크의 계층에서 처리된 데이터로부터 두 동물의 이미지를 분류할 수 있었습니다. 이것은 이미지를 분류하는 하나의 방법을 형성하기 위해 결합된 각 층에 의해 처리된 다른 산출물에 의존하기 때문에 어떠한 라벨 또는 구조화된 데이터도 필요하지 않았습니다. 딥러닝과 머신러닝의 주된 차이점은 시스템에서 데이터가 표시되는 방식에 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 거의 항상 구조화된 데이터를 요구하는 반면, 딥러닝 네트워크는 인공 신경망의 레이어에 의존합니다. 머신 러닝 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터를 이해하고 이를 사용하여 더 많은 데이터 세트로 새로운 결과를 생성하도록 학습하도록 설계되어 있습니다. 하지만, 결과가 잘못되면, 다시 학습시킬 필요가 있습니다. 딥러닝 네트워크는 인간의 개입을 필요로 하지 않습니다. 신경 네트워크의 다단계 층이 데이터를 다른 개념의 계층에 배치하기 때문에 궁극적으로 그들 자신의 실수로부터 다시 배우게 됩니다. 하지만 데이터 품질이 충분하지 않으면 딥러닝 모델 또한 틀릴 수 있습니다. 데이터가 모든 것을 결정합니다. 결과의 품질을 궁극적으로 결정하는 것은 데이터의 품질입니다. 머신 러닝 알고리즘에는 라벨링 한 기호 데이터가 필요하므로 방대한 양의 데이터를 포함하는 복잡한 쿼리를 해결하는 데 적합하지 않습니다. 비록 이 사례에서 우리는 사소한 질문을 해결하기 위해 딥러닝의 사용을 보아 왔지만, 딥러닝 신경 네트워크의 실제 사용은 훨씬 더 큰 규모에 있습니다. 실제로, 이러한 네트워크가 처리하는 계층 그리고 계층 및 개념의 수를 고려할 때, 딥러닝은 단순한 계산이 아니라 복잡한 계산을 수행하는 데에만 적합합니다. 이들 AI 하위 집합은 모두 데이터와 연결돼 특정 형태의 지능을 나타낼 수 있습니다. 하지만 딥러닝에는 기존의 머신러닝 알고리즘보다 훨씬 더 많은 데이터가 필요하다는 것을 기억해야 합니다. 그 이유는 딥러닝 네트워크는 백만 개 이상의 데이터 포인트가 상호 작용할 때에만 신경 네트워크 계층의 다른 요소들을 식별할 수 있기 때문입니다. 반면에 머신러닝 알고리즘은 사전 프로그래밍된 기준으로 학습할 수 있습니다. 다양한 기술의 성장으로 인해, 기업들은 현재 그들의 사업에 가장 적합한 것을 찾기 위해 기술 컨설팅 회사를 찾고 있습니다. 인공 지능(AI) 개발은 소프트웨어 개발 서비스와 IoT 애플리케이션, 블록체인의 성장도 이끌어 내게 될 것입니다. 현재, 소프트웨어 개발자들은 딥러닝과 머신러닝에 더 적합한 새로운 프로그래밍 방법을 탐구하고 있습니다. 앞으로 발전 기대감이 무궁무진한 만큼 한국 정부에서도 엄청난 투자를 하고 있는 그러나 중국이나 미국의 투자규모를 따라가기에는 악부족이라 약간 아쉬운감이 있습니다. 그래도 우리나라는 하면 되는 나라 아닙니까 파이팅을 외치며 글 마무리합니다. 감사합니다.

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