머신 러닝과 딥러닝 차이를 간단히 정리하면 다음 표와 같습니다.
▼ 표 1-1 머신 러닝과 딥러닝
구분 |
머신 러닝 |
딥러닝 |
동작 원리 |
입력 데이터에 알고리즘을 적용하여 예측을 수행한다. |
정보를 전달하는 신경망을 사용하여 데이터 특징 및 관계를 해석한다. |
재사용 |
입력 데이터를 분석하기 위해 다양한 알고리즘을 사용하며, 동일한 유형의 데이터 분석을 위한 재사용은 불가능하다. |
구현된 알고리즘은 동일한 유형의 데이터를 분석하는 데 재사용된다. |
데이터 |
일반적으로 수천 개의 데이터가 필요하다. |
수백만 개 이상의 데이터가 필요하다. |
훈련 시간 |
단시간 |
장시간 |
결과 |
일반적으로 점수 또는 분류 등 숫자 값 |
출력은 점수, 텍스트, 소리 등 어떤 것이든 가능 |
그럼 인공지능을 구현하는 방법인 머신 러닝과 딥러닝을 좀 더 자세히 알아보겠습니다.