딥러닝과 머신러닝의 차이

인공지능에 대한 관심

최근 많은 개발자들이 인공지능을 활용하여 필요한 코드를 수정하거나 제작한다.
그리고 다양한 기업들도 인공지능 경쟁에 뛰어들고 있다. 이제는 인공지능과 함께 사는 세상이 된 것 같다.

필자도 이에 따라 머신러닝에 대한 기초부터 쌓아놓아야 실제로 활용할 때 큰 도움이 된다고 느꼈다.

앞으로 머신러닝에 대한 내용을 정리할 것이고, 주로 나도코딩의 머신러닝, 그리고 밑바닥부터 시작하는 딥러닝,
스탠포드의 머신러닝 정규강좌 (CS224N)을 통해 많이 참고할 것이다.

 

딥러닝과 머신 러닝의 차이

그렇다면 딥러닝과 머신러닝 차이는 무엇인가? 제일 근본적인 것은 컴퓨터가 인간의 뇌처럼 스스로 학습하는 것이 딥러닝이라 할 수 있다.
인간의 뇌처럼 신경망이 이루어져서 학습이 되는지 안되는지의 차이라고 볼 수 있다.
단순한 알고리즘으로 학습을 간단하게 하는지, 아니면 계층으로 나누어 자체적으로 학습할 수 있는지 차이이다.

그렇기에 전체적인 틀에서는 큰 차이가 없지만, 자체적인 컴퓨터 방법인지 아닌지가 어느정도 구별점이라고 할 수 있을 것이다.
머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 구문 분석하고 해당 데이터에서 학습하며, 학습한 내용에 따라 정보에 근거한 결정을 내린다.
딥 러닝은 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 지능 결정을 내릴 수 있는 인공 신경망을 만든다.

이처럼 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념이고, 인간과 가장 유사한 AI를 구현하는 것이 딥 러닝이라고 할 수 있다.
앞으로 딥 러닝과 머신 러닝에 대해 적어보고, 이들의 유사점과 차이점을 한번 알아보도록 하겠다.

Stanford CS 224N | Natural Language Processing with Deep Learning

 

 

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 | 사이토 고키 - 교보문고