딥 러닝과 머신 러닝의 차이점
게시 됨: 2020-12-17많은 사람들은 실제로 AI의 한 형태인 인공 지능인 머신 러닝이 1950년대에 개발되었다는 사실을 모르고 있습니다. 1959년 Arthur Samuel은 초기 컴퓨터 학습 프로그램을 개발했으며 IBM 컴퓨터는 체커를 많이 하면 할수록 더 잘 하게 됩니다. 이 현대 시대로 수십 년을 뛰어 넘는 AI는 이제 흥미롭고 수익성 높은 일자리를 창출할 수 있는 잠재력을 지닌 최첨단 혁신입니다.
소프트웨어 엔지니어나 데이터 과학자 모두 머신러닝 분야에서 필요한 정확한 기술을 가지고 있지 않기 때문에 머신러닝 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 산업계는 두 분야 모두에 능숙하고 소프트웨어 엔지니어도 데이터 과학자도 할 수 없는 일을 여전히 할 수 있는 엔지니어를 필요로 합니다. 이 전문가는 단순히 기계 학습 엔지니어입니다.
- 딥 러닝 정의
- 기계 학습 정의
- 머신 러닝 대 딥 러닝
- 트렌드
딥 러닝이란 무엇입니까?
일부 학파에서는 딥 러닝을 복잡한 기계 학습의 첨단 분야로 간주합니다. 당신도 알지 못하는 사이에 집중적인 딥 러닝 시스템의 결과를 이미 목격했을 가능성이 큽니다! Netflix를 본 적이 있고 즐길 영화에 대한 추천을 본 적이 있을 것입니다.
실제로 여러 음악 스트리밍 서비스에서는 이전에 들은 노래나 '좋아요' 버튼을 클릭했거나 별 5개를 준 노래를 평가하여 노래를 선택합니다. 이 모든 기능은 딥 러닝 덕분에 가능합니다. Google의 이미지 인식 및 음성 인식 알고리즘에도 딥 러닝이 구현됩니다.
같은 방식으로 기계 학습은 인공 지능(AI)의 세분화로 간주되고 딥 러닝은 일반적으로 기계 학습의 한 형태로 간주되며 하위 집합일 수 있습니다.
머신 러닝이란 무엇입니까?
머신 러닝은 컴퓨터 시스템을 프로그래밍하여 지속적인 재프로그래밍 없이 입력된 데이터에서 학습합니다. 이는 게임 플레이와 같은 주어진 작업에서 인간의 간섭 없이 계속해서 성능을 향상시킨다는 것을 의미합니다. 오늘날 기계 학습은 의료, 금융, 과학, 예술 등을 포함한 광범위한 분야에서 활용되고 있습니다.
또한 기계가 학습하도록 하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 기본 의사 결정 트리와 같은 간단한 방법에서 수많은 계층의 인공 신경망(ANN)을 포함하는 훨씬 더 정교한 방법까지. 인터넷에 건배, 많은 데이터가 개발되고 저장되었으며 이러한 데이터는 컴퓨터 시스템에 쉽게 제공되어 올바르게 "학습"할 수 있습니다.
오늘날 사용되는 두 가지 일반적인 기술은 Python을 사용한 기계 학습과 R을 사용한 기계 학습입니다. 여기에서 특정 프로그래밍 언어를 논의하는 것이 우리의 목표는 아니지만, 특히 기계 학습에 더 깊이 들어가려는 경우 Python 또는 R을 이해하는 것이 매우 유용합니다. Python 및 R을 사용한 기계 학습.
딥 러닝 대 머신 러닝
"딥 러닝"과 "머신 러닝"이라는 용어는 일반적으로 같은 의미로 사용되지만 특히 인공 지능 분야의 경력을 고려하려는 경우에는 어떻게 다른지 이해해야 합니다. 일부 AI 컴퓨터 시스템은 스스로 학습할 수 없지만 여전히 "스마트"한 것으로 간주될 수 있습니다. 아래에서 우리는 딥 러닝과 머신 러닝 의 장단점에 대해 자세히 알아볼 것입니다.
인간의 개입
일반적인 머신 러닝 시스템에서는 데이터 형식(예: 방향, 모양, 값 등)에 따라 지정된 기능을 사람이 식별하고 손으로 코딩해야 합니다. 반면 딥 러닝 시스템은 사람의 개입 없이 이러한 기능을 마스터하는 것을 목표로 합니다. 얼굴 인식 프로그램을 사례로 사용하기 이 프로그램은 얼굴의 선과 가장자리를 감지하고 식별하는 방법을 학습하는 것으로 시작하여 얼굴의 다른 두드러진 특징을 감지한 다음 결국에는 일반적으로 얼굴을 표현하는 방법을 학습합니다.
이 프로세스에는 엄청난 양의 데이터가 포함되며 프로그램이 시간이 지남에 따라 스스로 학습함에 따라 정확한 결과(즉, 얼굴을 올바르게 인식)의 확률이 높아집니다. 이 훈련은 인간이 프로그램을 다시 코딩할 필요 없이 인간의 두뇌가 작동하는 방식과 크게 다르지 않은 신경망의 활용을 통해 이루어집니다.
하드웨어
처리되는 데이터의 양과 적용된 알고리즘과 관련된 수학적 계산의 정교함 때문에 딥 러닝 시스템은 일반 머신 러닝 시스템에 비해 매우 강력한 하드웨어를 요구합니다. GPU(그래픽 처리 장치)는 딥 러닝에 사용되는 특정 종류의 하드웨어입니다. 반면에 머신 러닝 프로그램은 저사양 머신에서 작동하는 데 그렇게 많은 컴퓨팅 성능이 필요하지 않습니다.
시간
딥 러닝 시스템에 필요한 대규모 데이터 세트의 결과로 많은 매개변수와 고급 수학 공식이 관련되어 있음을 고려하면 딥 러닝 시스템이 훈련하는 데 많은 시간이 소요된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 반면에 머신 러닝은 몇 초에서 몇 시간까지 소요될 수 있습니다. 그러나 딥 러닝은 몇 시간에서 몇 주가 걸립니다.
접근하다
기계 학습 알고리즘은 일반적으로 데이터를 비트 단위로 구문 분석한 다음 이러한 비트를 조합하여 솔루션이나 결과를 개발합니다. 딥 러닝 시스템은 한 번의 급습으로 전체 시나리오 또는 문제를 고려합니다. 예를 들어, 프로그램이 이미지의 특정 물체를 인식하도록 하려는 경우(예: 주차장 차량의 번호판과 같이 물체의 특성과 위치 또는 위치) 머신 러닝은 다음 두 단계를 통해 이를 달성합니다. 먼저 물체를 감지한 다음 물체를 인식합니다.
반면에 딥 러닝 프로그램은 이미지를 입력해야 하며 지원을 통해 프로그램은 인식된 개체와 이미지에서의 위치를 단일 결과로 제출합니다.
애플리케이션
위에서 언급한 모든 차이점을 기반으로 하면 딥 러닝 및 머신 러닝 시스템이 다양한 애플리케이션에 사용된다고 추측했을 가능성이 큽니다. 그들은 어디에 사용됩니까? 간단한 기계 학습 응용 프로그램에는 이메일 스팸 감지기, 예측 프로그램(주식 시장의 비용 예측이나 또 다른 허리케인이 언제 어디서 발생할지 예측하는 데 사용할 수 있음), 병원 환자를 위한 증거 기반 치료 옵션을 만드는 프로그램이 포함됩니다.
반면에 딥 러닝의 응용 프로그램에는 얼굴 인식, 음악 스트리밍 서비스 및 Netflix가 포함됩니다. 또한 자율 주행 자동차는 딥 러닝의 또 다른 매우 널리 알려진 응용 프로그램입니다. 이 프로그램은 여러 계층의 신경망을 활용하여 감속 또는 가속 시점 파악, 신호등 인식, 피해야 할 물체 결정 등의 작업을 실행합니다.
감독
딥 러닝이든 머신 러닝이든 간에 기계를 가르치는 방법에는 엄청난 양의 데이터가 포함됩니다. 이와 관련하여 감독 및 감독되지 않은 두 가지 형태의 훈련이 있습니다.
두 가지 유형 중 지도 교육이 더 널리 사용됩니다. 여기에서 사람은 정확한 답이 표시된 샘플 데이터를 기계에 공급합니다. 그런 다음 패턴을 식별하고 새로운 데이터 입력에 대한 절차를 구현하는 방법을 배우는 것은 기계에 달려 있습니다.
반면 비지도 학습은 일반적으로 사용되지 않습니다. 그러나 그것은 기계가 새로운 질문에 대한 새로운 답을 찾을 수 있는 기회를 제공합니다. 우리 인간조차도 현재 알지 못하는 질문에 대한 새로운 답을 찾을 수 있습니다. 감독되지 않은 훈련에는 인간의 추가 입력이 필요하지 않습니다. 따라서 딥 러닝은 이 범주에 속합니다.
따라서 우리는 학습된(또는 학습하는) 데이터의 종류와 관련하여 딥 러닝 대 머신 러닝 주제를 조사할 수도 있습니다.
알고리즘 레이어
일반적인 머신 러닝은 딥 러닝의 특정 방식과 다른 방식으로 작동합니다. 모든 기계 학습 시스템은 데이터 구문 분석, 데이터 학습 및 결과 결정에 알고리즘을 사용합니다. 일반적으로 각 프로세스를 데이터에 순차적으로 구현하여 선형 추론을 활용합니다.
한편, 딥 러닝은 인공 신경망(ANN)을 사용하여 결과를 달성합니다. ANN은 인간의 두뇌를 모방하기 위해 노력하는 컴퓨터 시스템입니다. 선형적이고 순차적인 절차 대신 여러 단계의 단계를 통해 데이터를 필터링하여 사람의 도움 없이 자체적으로 패턴을 결정합니다. 결과적으로 특정 데이터와 인간이 예측할 수 없는 결과에 대한 심층 분석이 이루어집니다.
본질적으로 머신 러닝 대 딥 러닝 의 문제는 각각이 입력을 분석하는 방법을 기반으로 합니다. 딥 러닝은 여러 계층의 알고리즘을 활용하여 패턴을 찾고 인간의 인지를 모방합니다. 그러나 기계 학습은 더 선형적이며 입력을 샘플 데이터와 비교합니다.
개념
기계 학습은 예측 모델과 같은 더 간단한 개념을 사용합니다. 반면 딥 러닝은 인간이 추론하고 학습하는 방식을 모방하도록 프로그래밍된 인공 신경망을 활용합니다. 고등학교 생물학을 회상한다면; 인간 두뇌의 주요 계산 기능과 주요 세포 구성 요소는 중성자입니다. 각 중립 연결은 소형 컴퓨터에 비유할 수 있습니다. 뇌의 뉴런 연결은 감각, 시각, 청각 등 다양한 유형의 입력 처리를 설명합니다.
딥 러닝 컴퓨터 프로그램과 머신 러닝에서는 입력이 제공됩니다. 그러나 딥 러닝 시스템이 정보를 이해하고 정확한 결과를 제출하려면 방대한 데이터 세트가 필요하기 때문에 정보는 일반적으로 방대한 데이터 세트의 형태입니다. 그 후, 인공 신경망은 데이터와 관련된 일련의 이진 예/아니오 질문을 제시합니다. 여기에는 매우 진보된 수학적 계산과 우리가 얻은 답에 따른 데이터 분류가 포함됩니다.
트렌드
딥 러닝과 머신 러닝은 미래에 거의 무한한 가능성을 가지고 있습니다! 특히, 로봇의 활용도 증가는 제조업뿐만 아니라 크고 작은 우리의 일상 생활을 개선하는 다른 많은 면에서도 보장됩니다. 딥 러닝 시스템이 암을 빠르게 예측하거나 감지하는 것과 같은 상황에서 의료진을 지원하여 많은 생명을 구할 수 있기 때문에 의료 부문도 변화를 경험할 것입니다.
재정적 측면에서 딥 러닝과 머신 러닝은 비즈니스 프로세스에서 비용을 절약하고 현명한 투자를 하며 자원을 효율적으로 분배하는 데 도움이 됩니다. 게다가 이 3가지 영역은 딥러닝과 머신러닝의 미래 트렌드의 출발점일 뿐입니다. 현재로서는 개선될 몇 가지 영역은 여전히 개발자의 상상 속의 불꽃일 뿐입니다.
마지막 생각들
전반적으로 이 기사가 딥 러닝과 머신 러닝 에 대해 알아야 할 모든 필요한 정보를 제공했기를 바랍니다. 또한 이제 딥 러닝 및 머신 러닝의 미래 동향에 대한 통찰력을 갖게 되었습니다. 의심할 여지 없이, 머신 러닝 엔지니어링에 참여하는 것은 실제로 매우 흥미롭고(물론 수익성이 높습니다!) 시간입니다. 사실, PayScale은 기계 학습 엔지니어의 현재 급여가 $100,000에서 $166,000 사이라고 보고합니다.
지금이 이 분야에서 일하거나 기술을 연마하기 위해 공부를 시작하기에 가장 좋은 시기라는 것을 알았습니다. 이 놀랍고 혁신적인 기술의 일부가 되려면 광범위하게 읽고 프로세스에 참여하기만 하면 됩니다.
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