머신러닝과 딥러닝의 차이점, 데이터 요구량, 모델의 복잡성, 적용 분야
머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 두 가지 주요 분야로, 데이터로부터 학습하고 예측하는 데 사용됩니다. 그러나 이 두 기술은 여러 면에서 다릅니다. 아래에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 자세히 설명하겠습니다.1. 정의 1.1 머신러닝정의: 머신러닝은 데이터를 분석하여 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 예측하거나 결정을 내리는 알고리즘 및 기술을 의미합니다. 머신러닝은 일반적으로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉩니다.예시: 분류기(classifier), 회귀 분석(regression), 군집화(clustering) 등의 알고리즘이 포함됩니다.1.2 딥러닝정의: 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공 신경망(Artificial Neur..
2025. 1. 21.