머신러닝과 딥러닝의 차이점은 무엇인가요?
머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하는 광범위한 개념인 반면, 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망을 여러 층으로 쌓아 사용하는 기술입니다. 딥러닝은 복잡한 패턴을 학습하는 데 탁월하며, 특히 이미지, 음성, 텍스트와 같이 비정형 데이터를 처리하는 데 효과적입니다. 머신러닝은 특징 추출을 사람이 직접 해주어야 하는 경우가 많은데 비해, 딥러닝은 데이터로부터 특징을 자동으로 추출하는 것이 가능합니다. 예를 들어, 고양이 사진을 분류하는 머신러닝 모델은 사람이 고양이의 특징(귀, 수염, 눈 등)을 미리 정의해 주어야 하지만, 딥러닝 모델은 수많은 고양이 사진 데이터를 통해 스스로 고양이의 특징을 학습하고 분류할 수 있습니다. 쉽게 말해, 딥러닝은 더욱 복잡하고 정교한 머신러닝의 한 유형으로, 대량의 데이터와 높은 연산 능력을 필요로 합니다. 따라서 머신러닝은 딥러닝을 포함하는 더 큰 개념이라고 볼 수 있습니다.
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