머신러닝과 딥러닝 차이, 쉽게 이해하기!
안녕하세요 여러분~ 요즘 AI가 대세잖아요? (*´∀｀*)
그래서인지 머신러닝이랑 딥러닝에 대한 이야기를 많이 듣게 되더라구요.
저도 처음에는 뭔 차이인가 싶었는데, 알고 나니 생각보다 간단하더라구요!
오늘은 그 차이를 쉽게 설명해볼게요. 함께 알아보아요~
머신러닝이란?
먼저, 머신러닝은 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하는 기술이에요.
쉽게 말하면, 컴퓨터가 데이터를 보고 “아, 이런 패턴이 있구나” 하고 배우는 거죠.
예를 들어, 스팸 메일 필터링 같은 거요! ㅠㅠ
메일을 받으면 이게 스팸인지 아닌지 알아서 판단해주는 거죠.
머신러닝 알고리즘이 많이 쓰이는 이유는 이런 식으로 데이터를 분석해서
의미있는 결과를 내는 데 특화되어 있기 때문이에요.
딥러닝이란?
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 뇌의 신경망을 본뜬 알고리즘을 사용해요.
말 그대로 ‘깊게’ 학습하는 거라서, 복잡한 데이터를 처리하는 데 강력하죠.
예를 들어, 이미지를 보고 “이게 강아지구나!” 하고 알아차리는 것처럼요. >_<
딥러닝은 특히 이미지나 음성 인식에 탁월한 성능을 보여줘서
자율주행차, 음성비서 같은 첨단 기술에 많이 활용돼요! 진짜 신기하죠?
머신러닝과 딥러닝의 차이는?
머신러닝과 딥러닝의 가장 큰 차이는 바로 ‘학습 방식’이에요.
머신러닝은 주로 사람이 특징을 직접 정의해서 학습시키는 반면,
딥러닝은 데이터에서 스스로 특징을 추출해내는 거죠.
그러다 보니 딥러닝은 데이터가 많을수록 더 잘 배울 수 있어요.
하지만 그만큼 컴퓨터 자원도 많이 필요하다는 단점이 있어요. ㅠㅠ
결론적으로, 두 기술은 각각의 장단점이 있어서 상황에 맞게 선택하면 된답니다! ♥