딥 러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning)은 모두 데이터에서 패턴을 찾는다는 점에서 같으며, 딥 러닝을 머신러닝의 한 종류라고 해도 무방하다. 하지만 사용하는 방법과 용도에서 큰 차이가 있다. 둘 다 회귀와 분류 문제를 처리할 수 있지만, 딥 러닝은 언어 번역이나 객체 인식과 같은 일부 영역에서 더 나은 결과를 산출한다. 딥 러닝과 머신러닝의 개념과 방법론을 살펴보고, 이 둘의 차이점에 대해 알아보자.
주요 내용
- 지도 학습과 비지도 학습으로 나뉘는 머신러닝
- 머신러닝 사용하기
- 뉴런 간 연결을 강화하는 딥 러닝
- 수많은 계층의 딥 러닝 알고리즘, 연산에 많은 시간 소요
- NLP와 이미지 분류에 능한 딥 러닝, 나날이 용도 확장