딥러닝과 머신러닝의 차이는 뭔가요?
3 Answers
둘다 비슷한 개념이라고 생각하시면 되요. 정확하게 말하면 딥러닝이 머신러닝에 속한다고 보시면됩니다. 머신러닝은 말 그대로 기계가 특정 알고리즘(방법)으로 데이터를 이용해 학습하는 것을 말합니다. 딥러닝은 거기서 사용하는 알고리즘이 더욱 복잡해져서 (내부의 구조가 복잡해짐, CNN과 같이 복집한 구조의 네트워크 사용), 필요로 하는 데이터가 훨씬 많아지는 것을 말합니다. 실제로 딥러닝의 경우 학습을 위해 엄청 많은 데이터가 필요해요 :)
딥러닝은 머신러닝의 한 계열임.
머신러닝과 같은 경우는 메모리를 통해 단순한 데이터를 저장해두고 그 데이터를 사용하는 정도를 말함.
그러니까
데이터를 A에서 B로 보낼때 그 데이터를 보낼 경로를 찾아야 되는데 데이터 전송성공 경로를 메모리에 저장해 뒀다가 다음엔 바로 그 경로로 보내는 경우가 가장 기초적인 머신러닝임.
답변의 딥러닝은 수많은 자료라고 하기엔 좀 어폐가 있음.
딥러닝은 일정수의 자료를 여러가지 조합으로 섞거나 이용하여 엄청난 양의 데이터를 만들고 그중 효율적이고 의미있는 데이타를 선택하는 방식임.
수많은 자료라고 하면 그냥 빅데이터와 검색기능일뿐이고
조금더 정화괴 말하면 데이터를 섞어 수많은 경우의 수를 만들고 그중 효율적인 데이터를 선택하는것이 좀 더 개념에 가까움.
단순 저장하고 사용하는건 머신러닝이 아닙니다