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머신러닝과 딥러닝의 차이 |
머신러닝은
컴퓨터에게 많은 데이터양을 입력시키고, 그 데이터에서 일반적인 패턴을 스스로 찾아내게 하는 기술을 의미합니다.
흔히 말하는 인공지능과는 비슷하지만, 머신러닝은 인공지능을 가능하게 하는 한 기술이라고 생각하시면 됩니다.
또한 머신러닝은 사람이 기계에 특정한 정보에 대한 입력을 통해 학습시키는 것이 아니라, 기계가 주어진 데이터들을 토대로 스스로 학습하는 것을 의미하며 기계학습이라고도 부릅니다.
딥러닝은 머신러닝을 가능하게 하는 방법 중 하나이며, 머신러닝에 포함되는 개념입니다.
컴퓨터가 단순히 인간이 제공한 데이터만으로 판단하는 것을 넘어 그 데이터를 바탕으로 인간처럼 학습하는 단계입니다.
즉, 딥러닝은 머신러닝의 한계를 극복한 방법입니다.
머신러닝과 딥러닝의 이해를 돕기위해
기계에 수 천, 수 만장의 비둘기사진의 데이터를 입력시키고 학습한 결과, 이 기계는 비둘기를 보며 새라고 인식하게됩니다.
색깔, 생김새는 조금씩 다르더라도 비둘기가 가진 특징을 인식하여 다른 비둘기를 보더라도 새라고 인식할 수 있습니다.
딥러닝 기술을 적용한 기계는 비둘기의 특징을 분석하여 새가 가진 특징들을 인식하기 때문에 비둘기가 아닌 딱따구리을 보고 새의 한 종류라는 인식이 가능합니다.
즉, 머신러닝의 한계를 극복한 것이 딥러닝이라고 보면 됩니다.
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