CWN(CHANGE WITH NEWS) - 머신러닝과 딥러닝, 무엇이 다를까?

인공지능(AI)에는 머신러닝과 딥러닝이 흔히 사용된다. 그러나 이 둘의 차이점을 혼동하기 쉽다. 머신러닝과 딥러닝은 무엇이 다를까?

머신러닝과 딥러닝은 분류에 사용할 데이터를 스스로 학습할 수 있다는 점과 학습 데이터를 수동으로 해야 한다는 차이점이 있다. 예를 들어, 머신러닝은 인간이 다양한 고양이 사진을 보여주고 '이것이 고양이다'라는 것을 먼저 알려준 뒤, 컴퓨터가 이를 저장한다. 그 후, 새로운 고양이 사진을 받을 때, 고양이라고 판단하는 것이다. 정리하자면, 다양한 사진의 특징을 컴퓨터에 인식시키고 학습시킴으로써 문제를 해결하는 것이다.

딥러닝은 컴퓨터 스스로가 다양한 고양이 사진을 찾아본 후, 고양이와 관련된 정보를 학습한다. 그리고, 새로운 고양이 사진을 보고 고양이라 판단하는 것이다. 여기서 인간이 하던 훈련 작업이 생략된다. 인간의 도움 없이 스스로 사진을 분석한 후 답을 내는 방식이 딥러닝이다.

딥러닝은 넓은 의미에서 머신러닝 개념에 포함된다. AI라는 범주에 딥러닝과 머신러닝이 포함되듯 머신러닝 안에 딥러닝이 있는 것이다.

딥러닝과 머신러닝은 처리하는 데이터의 양, 하드웨어 성능, 그리고 구하고 싶은 결과의 내용에 따라 선택하여 사용한다.

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