Deep Learning과 Machine Learning 차이점

인공지능(AI, Artifical Intelligence)이란?

인공 지능이란 기계가 사람처럼 스스로 생각하고 판단하여 행동하도록 하는 것으로, 주로 인간의 지능을 갖고 있는 컴퓨터 시스템을 의미한다. 기계가 인간의 지능을 가지고 있는 모든 것을 인공 지능이라고 한다. 

ex) 네이버 파파고, 알파고 등등

 

 

머신러닝(ML, Machine Learning)이란?

알고리즘을 이용하여 데이터를 분석, 학습, 판단, 예측하는 기법으로 제공된 데이터를 통해 스스로 학습하는 것이다. 

ex) 인공 신경망, 의사결정나무 등등

 

 

 

 

딥러닝(DL, Deep Learning) 이란?

뇌의 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층을 활용하여 데이터를 학습하는 기법이다. 데이터 셋을 분류하고, 데이터간의 상관관계를 찾아내어 예측을 더 정확하게 만든다. 

ex) CNN, RNN 등등

 

 

출처 : https://blogsabo.ahnlab.com/archive/20191117

 

위의 그림과 같이 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 이라고 생각하면 된다. 

 

 

 

 

머신러닝과 딥러닝의 차이점

1. 머신러닝은 학습 데이터를 사람이 제공해야 하지만, 딥러닝은 분류에 사용할 데이터를 스스로 학습할 수 있다. 

2. 머신러닝은 선택한 알고리즘을 왜 사용했는 지 명확하게 알 수 있고 해석하기 쉽지만, 딥러닝은 어떻게 성능을 냈는 지 명확하게 해석할 수 없다. 

3. 딥러닝은 머신러닝에 비해 GPU 사용량이 많다. 

4. 머신러닝은 데이터의 양이 적어도 성능이 잘 나오지만, 딥러닝은 그렇지 않다.