머신러닝과 딥러닝의 차이점은 무엇인가?

첫째, 머신러닝이 무엇인지 알아야 합니다.

머신 러닝은 컴퓨터 과학의 한 분야로, 알고리즘이 데이터/경험을 통해 스스로 실행하고 학습할 수 있는 능력을 제공합니다. 과거 경험을 기반으로 스스로를 조정하여 정확한 결과를 찾습니다. 구조화/레이블이 지정된 양식에 사용되는 데이터가 필요합니다. AI(인공 지능)의 하위 집합입니다 시장검증.

딥 러닝은 머신 러닝과 비슷하지만 여러 계층의 신경망이 있으며 각 계층은 알고리즘으로 구성됩니다. 딥 러닝 알고리즘은 인간의 개입 없이 스스로 학습할 수 있습니다. 이는 학습을 위한 모든 형태의 데이터를 가질 수 있으며 머신 러닝의 하위 집합이며 머신 러닝은 다시 AI의 하위 집합입니다. 딥 러닝은 인간의 뇌의 신경망에서 영감을 받았습니다. 인간의 뇌와 유사하게 작동하므로 신뢰할 수 있는 기술입니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

인간의 참여:

머신 러닝 알고리즘 에서 인간은 데이터 유형에 따라 적용된 기능을 식별하고 직접 코딩해야 하지만 DL은 인간의 개입이 필요하지 않습니다. 인간의 뇌가 해석하는 방식과 같은 신경망으로 작동하기 때문입니다. 수집된 데이터로 시간이 지남에 따라 스스로를 학습하고 수정합니다.
ML 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터를 이해하여 처리하는 법을 배우고 이를 사용하여 새로운 결과를 생성해야 합니다. 그러나 결과가 잘못된 경우 인간의 개입이 필요합니다. 딥 러닝 네트워크는 인간의 개입이 필요하지 않습니다. 신경망의 다단계 계층은 데이터를 다양한 개념의 계층 구조에 배치하여 궁극적으로 자체 실수로부터 학습하기 때문입니다. 그러나 데이터 품질이 충분하지 않으면 잘못될 수도 있습니다.
내부 구조 및 작동:

머신 러닝은 구조화된 데이터 형태로 데이터를 표현하는 반면, 딥 러닝은 ANN(인공 신경망)을 사용하는데, 각 신경망은 특정 결과를 출력하여 다음 계층에 입력으로 제공합니다. 결국 알고리즘은 이러한 출력에서 ​​파생된 결과를 결정합니다.
ML은 모델 함수로 전환하고 데이터에서 미래 행동을 예측하는 다양한 유형의 자동화된 알고리즘을 사용합니다. DL은 신경망을 사용하여 데이터를 처리 계층으로 전달하여 데이터 피처와 관계를 해석합니다.
머신러닝은 수천 개의 데이터 포인트로 구성되므로 복잡한 문제에 사용할 수 없습니다. 그러나 딥러닝은 수백만 개의 데이터 포인트로 구성되고 계층과 레이어가 있어 이를 사용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
필요한 하드웨어 및 데이터:

머신 러닝은 알고리즘을 수행하는 데 엄청난 양의