머신러닝과 딥러닝

머신러닝 : 인공지능에 속해 있는 머신러닝은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야입니다. 사람이 학습할 데이터를 직접 제공하지만 더 나은 예측을 위해 알고리즘을 통해 일일이 명시하지 않은 동작도 학습하고 실행합니다.

 

딥러닝 : 인공신경망을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것입니다. 사람이 학습할 데이터를 직접 제공하지 않아도 스스로 학습하고 예측합니다.

 

딥러닝을 사용할때에는 다양한 데이터의 종류와 레이블링이 필요합니다.

딥러닝은 엄청난 수의 데이터를 학습하고 모델의 성능을 향상시키는데

적은 데이터를 가지고있다면 딥러닝의 성능이 떨어집니다.

 

머신러닝은 학습하는 데이터를 전처리를 통해 수동적으로 제공할 수 가있으므로 적은데이터를 가지고있다면

딥러닝보다 머신러닝이 보다 효율적이라고 할 수 있습니다.

 

딥러닝을 사용할때에는 수많은 양의 데이터를 처리하기 위해서 성능이 좋은 하드웨어가 필요한데 성능이좋은 gpu가 필요합니다.

이에반에 머신러닝은 딥러닝에비해 좋은 gpu를 필요로하지않으므로 많은 학습이 필요하지않을때 머신러닝이 좋습니다.