기계 학습과 딥 러닝 – 주요 차이점

요즘 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝과 같은 용어가 과대평가되고 있습니다. 그러나 사람들은 종종 이 용어를 같은 의미로 사용합니다. 이러한 용어는 서로 밀접한 관련이 있지만 고유한 특징과 특정 사용 사례도 있습니다.

AI는 인간의 인지 능력을 모방하여 문제를 해결하고 의사 결정을 내리는 자동화된 기계를 다룹니다. 기계 학습과 딥 러닝은 AI의 하위 영역입니다. 기계 학습은 최소한의 인간 개입으로 예측할 수 있는 AI입니다. 딥 러닝은 신경망을 사용하여 인간 마음의 신경 및 인지 프로세스를 모방하여 결정을 내리는 기계 학습의 하위 집합입니다.

위의 이미지는 계층 구조를 보여줍니다. 계속해서 기계 학습과 딥 러닝의 차이점에 대해 설명하겠습니다. 또한 응용 프로그램 및 초점 영역에 따라 적합한 방법론을 선택하는 데 도움이 됩니다. 이에 대해 자세히 논의합시다.

간단히 말해서 머신 러닝

기계 학습을 통해 전문가는 기계가 방대한 데이터 세트를 분석하도록 하여 기계를 "훈련"할 수 있습니다. 기계가 분석하는 데이터가 많을수록 보이지 않는 사건이나 시나리오에 대한 결정과 예측을 통해 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

기계 학습 모델은 정확한 예측과 결정을 내리기 위해 구조화된 데이터가 필요합니다. 데이터에 레이블을 지정하고 구성하지 않으면 기계 학습 모델이 데이터를 정확하게 이해하지 못하고 딥 러닝의 영역이 됩니다.

조직에서 방대한 양의 데이터를 사용할 수 있게 되면서 기계 학습이 의사 결정의 필수 요소가 되었습니다. 추천 엔진은 기계 학습 모델의 완벽한 예입니다. Netflix와 같은 OTT 서비스는 귀하의 콘텐츠 선호도를 학습하고 검색 습관 및 시청 기록을 기반으로 유사한 콘텐츠를 제안합니다.

이해하다 기계 학습 모델이 학습되는 방식먼저 ML의 유형을 살펴보겠습니다.

기계 학습에는 네 가지 유형의 방법론이 있습니다.

• 지도 학습 – 정확한 결과를 제공하려면 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 종종 결과를 개선하기 위해 더 많은 데이터를 학습하고 주기적으로 조정해야 합니다.
• 반지도 학습 – 지도 학습과 비지도 학습의 중간 단계로, 두 영역의 기능을 모두 발휘합니다. 부분적으로 레이블이 지정된 데이터에도 결과를 제공할 수 있으며, 정확한 결과를 얻기 위해 지속적인 조정이 필요하지 않습니다.
• 비지도 학습 – 사람의 개입 없이 데이터 세트에서 패턴과 통찰력을 발견하고 정확한 결과를 제공합니다. 클러스터링은 비지도 학습의 가장 일반적인 응용 프로그램입니다.
• 강화 학습 – 강화 학습 모델은 새로운 정보가 정확한 결과를 제공할 때 지속적인 피드백 또는 강화가 필요합니다. 또한 원하는 결과에 대해 보상하고 잘못된 결과에 대해 벌점을 부과하여 스스로 학습할 수 있는 "보상 기능"을 사용합니다.

한마디로 딥 러닝

기계 학습 모델은 정확성을 향상시키기 위해 사람의 개입이 필요합니다. 반대로 딥 러닝 모델은 사람의 감독 없이 결과가 나올 때마다 자체적으로 개선됩니다. 그러나 종종 더 상세하고 긴 데이터 볼륨이 필요합니다.

딥 러닝 방법론은 인간의 마음에서 영감을 얻은 신경망을 기반으로 정교한 학습 모델을 설계합니다. 이러한 모델에는 뉴런이라는 여러 계층의 알고리즘이 있습니다. 연습, 재방문, 시간을 통해 계속 개선되고 진화하는 인지 정신과 같이 인간의 개입 없이도 계속 개선됩니다.

딥 러닝 모델은 주로 분류 및 특징 추출에 사용됩니다. 예를 들어 심층 모델은 안면 인식에서 데이터 세트를 제공합니다. 이 모델은 각 얼굴 특징을 픽셀로 기억하기 위해 다차원 매트릭스를 생성합니다. 노출되지 않은 사람의 사진을 인식하라고 하면 제한된 얼굴 특징을 매칭해 쉽게 인식한다.

• 합성곱 신경망(CNN) – 합성곱은 이미지의 여러 객체에 가중치를 할당하는 과정입니다. 할당된 가중치를 기반으로 CNN 모델은 객체를 인식합니다. 결과는 이러한 가중치가 학습 데이터셋으로 입력된 객체의 가중치와 얼마나 가까운지를 기반으로 합니다.
• 순환 신경망(RNN) – CNN과 달리 RNN 모델은 이전 결과와 데이터 포인트를 다시 방문하여 보다 정확한 결정과 예측을 내립니다. 이는 인간의 인지 기능을 실제로 복제한 것입니다.
• GAN(Generative Adversarial Networks) – GAN의 두 분류자(생성자 및 판별자)는 동일한 데이터에 액세스합니다. 생성기는 판별기의 피드백을 통합하여 가짜 데이터를 생성합니다. discriminator는 주어진 데이터가 진짜인지 가짜인지 분류하려고 시도합니다.

두드러진 차이점

다음은 몇 가지 눈에 띄는 차이점입니다.

기계 학습 대 딥 러닝 – 어느 것이 가장 좋습니까?

기계 학습과 딥 러닝 사이의 선택은 진정으로 사용 사례를 기반으로 합니다. 둘 다 인간에 가까운 지능을 가진 기계를 만드는 데 사용됩니다. 두 모델의 정확도는 관련 KPI 및 데이터 속성을 사용하는지 여부에 따라 다릅니다.

머신 러닝과 딥 러닝은 산업 전반에 걸쳐 일상적인 비즈니스 구성 요소가 될 것입니다. 의심할 여지 없이 AI는 가까운 미래에 항공, 전쟁, 자동차와 같은 산업 활동을 완전히 자동화할 것입니다.

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