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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.

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