머신러닝은 인간이 데이터 분석의 힌트를 알려준 후 분석하는 학습방법이고 딥러닝은 처음부터 기계가 학습하는 구조이다.
머신러닝은 상대적으로 컴퓨팅 능력을 덜 필요로 한다. 딥러닝은 일반적으로 인간이 개입해야 될 상황이 적다.
딥러닝은 머신러닝이 쉽게 할 수 없는 이미지, 비디오, 비정형 데이터를 분석할 수 있다.
앞으로 있을 모든 산업은 머신러닝과 딥러닝을 수반하게 될 것이다.
머신러닝이란?
머신러닝(machine learning)은 인공지능(AI)과 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인간이 배우는 방식을 모방하기 위해 데이터와 알고리즘을 집중적으로 사용함으로써 그 정확도를 점차 향상한다. 향후 몇십 년 동안, 머신러닝 등의 기술 발전은 넷플릭스의 추천 알고리즘이나 자율주행 자동차와 같이 오늘날 우리가 알고 있는 몇몇 혁신적인 서비스들을 만든다.
머신러닝에 대해 더 알고 싶다면 아래 링크에 자세하게 설명해 두었으니 보는 것을 추천한다.
딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터가 스스로 데이터에서 특징을 추출하는 기계학습 기법이다. 예를 들어 딥러닝은 자율주행 자동차의 핵심 기술로 정지 신호를 인식하거나 보행자와 가로등을 구분할 수 있다. 그리고 요즘 스마트폰, 태블릿, TV와 같은 기기에서 음성 컨트롤 기능이 많이 발전하고 있는데 딥러닝이 이 기술의 핵심이라고 할 수 있다. 딥러닝에서 컴퓨터는 이미지, 텍스트 또는 음성을 분류하는 법을 배운다. 딥러닝으로 만든 모델은 높은 정확도를 가지고 있고, 때로는 인간 수준의 성능을 능가하기도 한다.
