[Machine Learning] 머신러닝과 딥러닝 구분하기

[Machine Learning] 머신러닝과 딥러닝 구분하기

작성자: Anderson Kim 1월 02, 2019

[Machine Learning] 머신러닝과 딥러닝 구분하기

	머신러닝(기계학습)	딥러닝(심층학습)
트레이닝 데이터양	적음	많음
직접 분류	O	X
분류 할 수 있는 양	많음	적음
트레이닝 시간	비교적 적게 걸림	비교적 오래 걸림
시스템 성능	비교적 낮은 성능	비교적 높은 성능

머신러닝

주어진 소재를 우선 인간이 먽 ㅓ처리
이미지의 경우 사람이 트레이닝 데이터를 알맞게 분류하는 등 컴퓨터가 인식할 수 있도록 애햐 함
그 다음 컴퓨터카 데이터에 포함된 특징을 분석하고 축적하는 과정을 거침
마지막으로 커퓨터가 축적된 데이터를 바탕으로 이미지의 특징을 종합해 답을 이끌어냄
자신의 연구를 포함시킬 여지가 남아 있음

딥러닝

머신러닝에서 인간이 하던 작업이 생략됨
바탕이 되는 데이터를 그대로 주고, 딥러닝 알고리즘이 회선 신경망(CNN)을 이용해 스스로 분석한 후 답을 내는 방식

CNN : 이미지를 이해하고 이로부터 높은 수준의 추상화된 정보를 추출하거나, 새로운 질감을 가진 그림을 그리는 등 다양한 영상처리, 컴퓨터 비전 분야에서 많이 연구되고 있는 인공신경망의 한 종류

딥러닝은 넓은 의미에서 머신러닝 개념에 포함 됨
이용자의 많은 지식과 노력 없이도 높은 정밀도를 얻을 수 있음

머신러닝과 딥러닝 어떤것을 선택해야 할까

좋은 하드웨어와 많은 데이터가 있으면 DEEP LEARNING 선택, 아니면 머시러닝 선택

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