딥러닝 vs 머신러닝

행동하는 개발자·2023년 3월 7일
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머신러닝

머신러닝은 일반적으로 데이터를 학습하고 해당 학습을 기반으로 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 알고리즘의 사용을 포함한다. 이러한 알고리즘은 선형 회귀 또는 의사 결정 트리와 같이 상대적으로 단순하거나 서포트 벡터 머신 또는 랜덤 포레스트와 같이 복잡해질 수 있다.

딥러닝

딥러닝은 신경망을 사용하는데, 신경망은 더 복잡하며 상호 연결된 노드 레이어를 통해 데이터를 처리하여 데이터의 패턴을 식별하는 방법을 학습한다. 인간 두뇌의 구조를 모방하도록 설계되었으며, 이미지 및 음성 인식과 같은 복잡한 문제를 해결하는 데 사용될 수 있다.

머신러닝 vs 딥러닝

알고리즘의 복잡성이 차이가 있다. 머신러닝은 종종 단순한 문제에 사용되고, 딥러닝은 전통적인 머신러닝 알고리즘이 효과적이지 않은 복잡한 문제에 사용된다.

즉 머신러닝은 알고리즘을 사용하여 '데이터에서' 학습하고 예측하는 반면, 딥러닝은 자신의 직관과 창의력을 발휘하여 정확한 예측 및 결정을 내린다.

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