머신러닝과 딥러닝, 뭐가 다를까? 🤔
안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 요즘 푹 빠져 있는 주제인 머신러닝과 딥러닝에 대해 이야기해보려고 해요.
처음 이 두 용어를 들었을 때는 뭐가 뭔지 헷갈렸었는데, 이제는 조금씩 감 잡고 있어요~
혹시 저처럼 헷갈리셨던 분들 계신가요? 그렇다면 오늘 포스팅이 도움이 될 거예요! (*´∀｀*)
머신러닝이란?
머신러닝은 데이터에서 패턴을 찾아내어 예측하거나 분류하는 기술이에요.
예를 들어, 제가 좋아하는 패션 스타일을 기반으로 AI가 추천 코디를 해주는 것처럼 말이죠!
머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉘는데, 각각의 특징이 조금씩 달라요.
지도학습은 정답을 알려주고 배우는 방식이라면, 비지도학습은 데이터만 주고 스스로 패턴을 찾는 방식이에요.
그리고 강화학습은 보상을 통해 학습하는 방식인데, 게임에서 많이 사용되죠! >_<
딥러닝의 매력은?
딥러닝은 머신러닝의 하위 분야 중 하나인데, 인공신경망을 기반으로 하고 있어요.
쉽게 말해, 인간의 뇌를 모방한 구조로 복잡한 문제를 해결하는 데 강력한 힘을 발휘한답니다!
얼마 전 친구가 딥러닝 기반의 이미지 인식 프로그램을 보여줬는데, 정말 놀랐어요!
사진만 보고도 그 사진이 어떤 감정을 나타내고 있는지 분석해내는 거 있죠? 완전 신기했어요. (๑>◡<๑)
머신러닝 VS 딥러닝, 무엇을 선택할까?
머신러닝과 딥러닝은 각각의 장단점이 있어요.
머신러닝은 데이터가 많지 않아도 비교적 빠르게 결과를 얻을 수 있는 반면, 딥러닝은 대량의 데이터를 필요로 하지만 더 정교한 결과를 도출할 수 있어요.
그래서 만약 빠르게 결과를 보고 싶다면 머신러닝, 좀 더 정밀한 분석이 필요하다면 딥러닝을 선택하는 것이 좋답니다!
저도 요즘 어떤 프로젝트에 딥러닝을 적용해볼까 고민 중이에요. 여러분은 어떤 쪽이 더 끌리시나요? ♥