3장과 이 장에서 머신 러닝과 딥러닝을 학습했습니다. 머신 러닝을 학습할지, 딥러닝을 학습할지는 주어진 데이터를 활용하여 어떤 결과를 얻고 싶은지에 따라 다릅니다. 간단한 선형 회귀 분류를 이용하여 원하는 값을 도출할 수 있다면 머신 러닝만으로도 충분하지만, 복잡한 비선형 데이터에 대한 분류 및 예측을 도출하고 싶다면 딥러닝으로 학습해야 합니다. 즉, 머신 러닝과 딥러닝은 우리가 얻고 싶은 결과를 도출하기 위한 도구(연장)일 뿐입니다. 어떤 도구를 선택했을 때 더 좋은 성능과 효과를 얻을 수 있을지는 데이터를 수집하고 분석하는 사람만 알 수 있을 것입니다.

데이터를 활용하여 얻고자 하는 것에 따라 머신 러닝이나 딥러닝을 선택해서 학습하고 데이터를 훈련시키면 됩니다.

이 책을 선택한 우리는 아마도 딥러닝이라는 도구가 필요할 것입니다. 다음 장부터는 딥러닝 도구를 좀 더 자세히 알아보고, 활용법도 하나씩 살펴보겠습니다.