딥러닝과 머신러닝의 차이점

딥 러닝과 머신 러닝은 가장 유행하는 두 가지 기술입니다. 이 기술은 종종 상호 교환하여 사용됩니다. 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합이지만 많은 사람들이 이 두 용어를 혼동합니다.

 

넓은 의미에서 딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합이고 기계 학습은 인공 지능의 하위 집합입니다. AI가 가장 큰 원을 차지하고 그 다음은 기계 학습, 딥 러닝 순으로 겹치는 동심원의 연속으로 생각할 수 있습니다. 즉, 딥러닝은 AI이지만 AI는 딥러닝이 아닙니다.

 

딥러닝과 머신러닝의 기능별 차이점에 대해 알아보겠습니다. 

 

 

 

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1. 딥러닝과 머신러닝이란?

Oxford Languages는 AI를 "일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론 및 개발"로 정의합니다. 브리태니커(Britannica)도 이와 비슷한 정의를 내렸는데, 그것은 "디지털 컴퓨터 또는 컴퓨터 조종 로봇이 일반적으로 지적인 존재와 관련된 작업을 수행할 수 있는 능력"이다.

 

기계 학습과 딥 러닝은 모두 AI의 한 유형입니다. 요컨대, 기계 학습은 인간의 개입을 최소화하면서 자동으로 적응할 수 있는 AI입니다. 딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 인간 두뇌의 학습 과정을 모방하는 기계 학습의 하위 집합입니다.

 

머신러닝	딥러닝
AI의 하위 집합	기계 학습의 하위 집합
더 작은 데이터 세트에서 훈련할 수 있습니다.	많은 양의 데이터가 필요합니다.
수정하고 학습하기 위해 더 많은 사람의 개입이 필요합니다.	환경과 과거의 실수로부터 스스로 배운다.
훈련 시간 단축 및 정확도 저하	더 긴 훈련과 더 높은 정확도
간단한 선형 상관 관계를 만듭니다.	비선형적이고 복잡한 상관 관계를 만듭니다.
CPU(중앙 처리 장치)에서 훈련할 수 있습니다.	훈련을 위해 특수 GPU(그래픽 처리 장치)가 필요합니다.

 

 

 

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1) 머신 러닝

머신 러닝은 컴퓨터 시스템이 명시적인 명령 없이 작업을 수행하는 데 사용하는 통계 모델 및 알고리즘에 대한 과학적 연구입니다. Machine Learning은 클러스터링, 분류 및 예측 모델 개발과 같은 머신 러닝 작업의 다양한 기능을 포함하는 포괄적인 분야입니다.

 

기본적으로 머신 러닝을 사용하면 컴퓨터가 프로그래밍에 대한 명시적 필요 없이 학습할 수 있습니다.

일반적인 프로그래밍 시나리오에서는 컴퓨터가 출력을 제공할 수 있도록 컴퓨터에 지침을 제공해야 합니다. 그러나 머신 러닝 알고리즘의 도움으로 명령을 제공해야 하는 출력을 제공하도록 컴퓨터를 훈련시킬 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 데이터의 도움으로 그렇게 할 수 있습니다. 시스템에 공급된 데이터를 사용하여 머신 러닝 알고리즘이 훈련되어 사용자에게 출력을 제공합니다. 

 

머신 러닝 알고리즘에는 세 가지 주요 유형이 있습니다.

 

1.1)  지도 학습(Supervised Learning)

 

지도 학습 알고리즘에서는 데이터가 정리되도록 입력 데이터에 레이블이 지정됩니다. 컴퓨터는 입력-출력 쌍의 예를 따르고 데이터를 좋은 정확도로 맞추도록 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 지도 학습 알고리즘 중 일부는 다음과 같습니다.

• 선형 & 다변량 회귀분석
• 로지스틱 회귀
• 나이브 베이즈
• 의사결정 트리
• K-최근접 이웃
• 선형 판별 분석
• 인공 신경망

 

1.2) 비지도 학습(Unsupervised Learning)

 

비지도 학습(Unsupervised Learning)에서는 데이터에 레이블이 지정되거나 범주화되지 않습니다. 비지도 학습(Unsupervised learning)에서 데이터는 데이터가 분산되는 방식에서 특정 패턴을 따른 후 스스로 구성할 수 있습니다. 비지도 학습 알고리즘은 복잡하며 현재 연구 중입니다.

 

비지도 학습 알고리즘 중 일부는 다음과 같습니다.

• 클러스터링 분석
• 변칙 탐지
• 계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)
• 주성분 분석

 

1.3)  강화 머신 러닝 알고리즘

 

머신 러닝은 미래 예측, 패턴 식별 및 자율적인 의사 결정이 필요한 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 의료, 금융, 은행, 제조 및 운송 부문에서 널리 사용됩니다.

 

 

 

 

 

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2) 딥러닝

 

딥 러닝(Deep Learning)은 머신 러닝의 훨씬 더 광범위한 분야를 차지하는 최신 분야입니다. Deep Learning은 Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks 및 Deep Belief Networks와 같은 신경망으로 가장 유명합니다. 다른 머신 러닝 알고리즘은 패턴 인식을 위해 통계 분석 기술을 사용하는 반면, 딥 러닝은 인간 두뇌의 뉴런을 모델로 합니다.

 

딥러닝은 인간 뇌의 구조와 기능을 모델로 합니다. 딥러닝을 이해하기 위해서는 인체의 신경계가 어떻게 작용하는지 이해해야 합니다. 인간의 신경계는 뉴런으로 구성되어 있습니다. 이 뉴런은 우리 몸에 전달되는 정보를 파악할 수 있습니다. 이 뉴런은 시간이 지남에 따라 정보를 학습할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 '학습'의 원리는 인공 신경망에서도 활용됩니다.

 

모든 딥 뉴럴 네트워크는 세 가지 유형의 레이어로 구성됩니다.

• 입력 계층

• 숨겨진 레이어

• 출력 계층

 

 

위의 예에서 layers는 입력 데이터를 사용하는 입력계층의 형태로 존재합니다. 입력 데이터와 출력 계층에 대해 다양한 계산을 수행하는숨겨진 계층으로, 위의 시각화에서는 이진 계층입니다. 신경망에는 여러 개의 숨겨진 계층이 있을 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

 

딥 러닝 모델이 주목할 만한 성능을 발휘하는 또 다른 측면은 원시 데이터에서 특징을 추출하는 것으로, 이는 일반적으로 개발자가 원시 데이터에서 특징 추출을 통해 수행합니다. 이 기능은 이미지 및 음성과 같이 수동으로 사용할 기능을 선택하기 어려운 작업에 특히 유용합니다. 따라서 딥 러닝은 자연어 처리 및 자율 주행 자동차와 같은 다양한 분야의 진화에 크게 기여했습니다.

 

이러한 신경망은 출력을 예측하고 데이터에 대한 분류를 수행하는 데 사용됩니다. 표준 개념은 신경망이 데이터 패턴을 학습한 다음 사전 지정된 패턴과 동일한 줄에 속하는 예측을 수행한다는 것입니다.

 

 

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2. 딥 러닝과 머신 러닝 차이점

머신 알고리즘을 사용하여 데이터를 구문 분석하고 해당 데이터에서 학습합니다. 그리고 학습한 내용을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내립니다. 기본적으로 딥 러닝은 인공 "신경망"을 만들기 위해 계층에서 사용됩니다. 스스로 학습하고 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다.

 

 

 

 

머신러닝	딥러닝
머신 러닝은 딥 러닝의 상위 집합입니다.	딥러닝은 머신러닝의 하위 집합입니다.
머신러닝에 표현된 데이터는 구조화된 데이터를 사용하므로  딥러닝과 상당히 다릅니다.	딥 러닝에 사용되는 데이터 표현은 신경망(ANN)을 사용하므로 상당히 다릅니다.
머신러닝은 AI의 진화된 형태이다.	딥 러닝은 머신 러닝의 진화입니다. 기본적으로 머신 러닝이 얼마나 깊은가입니다.
머신 러닝은 수천 개의 데이터 포인트로 구성됩니다.	수백만 개의 데이터 포인트인 빅데이터로 구성됩니다.
점수 분류와 같은 수치적 값으로 출력됩니다.	숫자 값부터 자유로운 텍스트와 사운드와 같은 자유형 요소까지 다양합니다.
데이터로부터 미래 행동을 예측하고 모델 함수를 적용하는 다양한 유형의 자동화 알고리즘을 사용합니다.	데이터를 처리 계층을 통해 전달하는 신경망을 사용하여 데이터 특징과 관계를 해석합니다.
데이터 분석가는 데이터 세트의 특정 변수를 검사하기 위해 알고리즘을 감지합니다.	알고리즘은 일단 생산에 투입되면 데이터 분석에서 대체로 자체적으로 표현됩니다.
머신러닝은 경쟁에서 우위를 차지하고 새로운 것을 배우는 데 많이 사용됩니다.	딥러닝은 복잡한 머신러닝 문제를 해결합니다.
CPU (중앙처리장치)를 사용하여 수행될 수 있습니다 .	전용 GPU (그래픽 처리 장치)가 필요합니다.
결과를 얻으려면 더 많은 사람의 개입이 필요합니다.	설정하기는 어렵지만, 딥 러닝은 일단 실행되면 개입이 덜 필요합니다.
머신 러닝 시스템은 신속하게 설정하여 실행할 수 있지만, 그 효과는 제한될 수 있습니다.	추가적인 설정 시간이 필요하지만, 딥 러닝 알고리즘은 즉시 결과를 생성할 수 있습니다(더 많은 데이터가 제공됨에 따라 시간이 지남에 따라 품질이 향상될 가능성이 높습니다).
모델의 크기가 작기 때문에 학습하는 데 걸리는 시간이 짧습니다.	매우 큰 데이터 포인트 때문에 엄청난 시간이 소요됩니다.
사람은 명시적으로 기능 엔지니어링을 수행합니다.	중요한 특징은 신경망에 의해 자동으로 감지되므로 특징 엔지니어링이 필요하지 않습니다.
머신 러닝 애플리케이션은 딥 러닝에 비해 간단하고 표준 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다.	딥 러닝 시스템은 훨씬 더 강력한 하드웨어와 리소스를 활용합니다.
ML 모델의 결과는 설명하기 쉽습니다.	딥러닝의 결과는 설명하기 어렵습니다.
머신 러닝 모델은 간단한 문제나 약간 어려운 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.	딥 러닝 모델은 어려운 문제를 해결하는 데 적합합니다.
은행, 병원, 우편함 등은 이미 머신러닝을 활용하고 있습니다.	딥 러닝 기술은 자율 주행 자동차나 수술 로봇 등 점점 더 정교하고 자율적인 알고리즘을 구현할 수 있게 해줍니다.
머신 러닝은 데이터 내의 패턴과 관계를 식별하기 위한 알고리즘을 훈련하는 것을 말합니다.	딥러닝은 여러 층으로 구성된 복잡한 신경망을 사용하여 더 복잡한 패턴과 관계를 분석합니다.
머신 러닝 알고리즘은 간단한 선형 모델부터 결정 트리 및 랜덤 포레스트와 같은 보다 복잡한 모델까지 다양합니다.	딥 러닝 알고리즘은 여러 개의 층과 노드로 구성된 인공 신경망을 기반으로 합니다.
일반적으로 머신 러닝 알고리즘은 딥 러닝 알고리즘보다 적은 데이터를 필요로 하지만, 데이터의 품질이 더 중요합니다.	딥 러닝 알고리즘은 신경망을 훈련하는 데 대량의 데이터가 필요하지만, 더 많은 데이터를 처리하면서 스스로 학습하고 개선할 수 있습니다.
머신 러닝은 회귀 , 분류 , 클러스터링 등 다양한 분야에 사용됩니다 .	딥러닝은 주로 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 자율 시스템 등 복잡한 작업에 사용됩니다.
복잡한 작업을 위한 머신 러닝 알고리즘이지만, 훈련하기가 더 어려울 수도 있고 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요할 수도 있습니다.	딥러닝 알고리즘은 머신러닝 알고리즘보다 정확합니다.

 

 

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기능을 통해 딥 러닝과 머신 러닝의 비교해 보면 다음과 같습니다. 

 

1) 데이터 종속성

성능은 두 알고리즘 간의 주요 주요 차이점입니다. 그러나 데이터가 작으면 딥 러닝 알고리즘이 잘 작동하지 않습니다. 이것이 딥 러닝 알고리즘이 완벽하게 이해하기 위해 많은 양의 데이터를 필요로 하는 유일한 이유입니다.

 

그러나 이 시나리오에서는 직접 만든 규칙과 함께 알고리즘을 사용하는 것이 우세하다는 것을 알 수 있습니다. 위의 이미지는 이 사실을 요약합니다.

 

2) 하드웨어 종속성

일반적으로 딥 러닝은 고급 기계에 의존합니다. 전통적인 학습은 저가형 기계에 의존합니다. 따라서 딥러닝 요구 사항에는 GPU가 포함됩니다. 그것은 작동의 필수적인 부분입니다. 또한 그들은 많은 양의 행렬 곱셈 연산을 수행합니다.

 

3) 기능 엔지니어링

기능 엔지니어링은 일반적인 과정입니다. 여기에서 도메인 지식은 기능 추출기를 만드는 데 투입됩니다. 또한 데이터의 복잡성을 줄이기 위해. 또한 알고리즘 작동을 배우기 위해 패턴을 더 잘 보이게 합니다. 그러나 처리하기가 매우 어렵습니다. 따라서 시간과 전문성이 많이 소요됩니다.

 

4) 문제 해결 접근 방식

일반적으로 문제를 해결하기 위해 전통적인 알고리즘을 사용합니다. 그러나 문제를 다른 부분으로 나누어야 합니다.

 

예를 들어 여러 물체를 감지하는 작업이 있습니다. 그러나 이 작업에서는 물체가 무엇인지, 이미지에서 물체가 어디에 있는지 식별해야 합니다. 또한 머신 러닝 접근 방식에서는 문제를 두 단계로 나누어야 합니다.

 

• 물체 감지
• 물체 인식

 

먼저 grabcut 알고리즘을 사용하여 이미지를 훑어보고 가능한 모든 개체를 찾습니다. 그런 다음 인식된 모든 개체 중에서 HOG와 함께 SVM과 같은 개체 인식 알고리즘을 사용하여 관련 개체를 인식합니다.

 

5) 실행 시간

일반적으로 딥 러닝은 머신 러닝에 비해 훈련하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 오랜 시간의 주된 이유는 딥 러닝 알고리즘에 너무 많은 매개 변수가 있기 때문입니다. 반면 머신 러닝은 몇 초에서 몇 시간에 이르기까지 훈련하는 데 훨씬 적은 시간이 걸립니다.

 

 

6) 해석 가능성

 

두 학습 기법을 비교하기 위한 요소로 해석 가능성을 가지고 있습니다. 그러나 딥 러닝은 여전히 산업에서 사용되기 전에 10 번 생각됩니다. 논의해야 할 마지막 중요한 문제는 모델 해석 가능성과 관련이 있습니다. 다시 말하지만, 전통적인 머신러닝 모델은 특정 사례에 대한 정교화를 수행한 경우 더 명확한 답변을 제공하는 반면, 수많은 중첩 계층이 있는 딥 러닝 모델은 그렇게 투명하지 않습니다. 이는 특히 결정의 이면에 있는 이유를 이해해야 하는 분야에서 한계가 될 수 있습니다.

 

 

 

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