인공지능에 대한 성과가 나올 때마다 딥러닝을 활용해서, 머신러닝을 활용해서 이뤄낸 성과라고 하는데, 대체 둘은 무엇이 다른까요?🤔 둘을 구분해서 부르는 이유가 있을 텐데... 그 차이점이 궁금하시죠? 오늘 아는과학에서는 딥러닝과 머신러닝에 대해 아는척 해보겠습니다. #딥러닝 #머신러닝 #인공지능
머신러닝과 딥러닝의 차이를 이렇게 설명하면... 이해하기 어렵습니다. 마치 딥러닝에서는 인간의 개입(라벨링이나 클래스구분) 없이 데이터만 많이 넣어주는 것이 딥러닝이라고 오해할 수 있습니다. 딥러닝과 머신러닝의 차이는 뉴럴네트워크의 은닉층 갯수에 대한 설명을 해야하고 그것에 의해 명확하게 구분할 수 있습니다. 은닉층이 여러개 있는 것을 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)이라고 하고 다른말로 딥러닝이라고 합니다. 은닉층의 갯수는 XOR연산에 대한 학습을 가능하게 하고, 이런 특성에 의해 현재의 생성형 AI, Yolo 등이 만들어 질 수 있는거죠.
감사합니다. 인공지능에 대해 이해를 하는데 가장 도움이 되었던 자료입니다. 그런데 딥러닝과 머신러닝 차이점을 설명하는데 제가 이해를 못해서 인지 잘 구분이 되지않습니다. 강아지/고양이 사진만 분류해 주기만 하면 특징을 스스로 분류하여 강아지인지 고양이 인지 판별한다고 했는데 이것을 머신러닝이라고 설명하기고 하고 딥러닝이라고 설명하기도 해서 좀 혼란스럽습니다. 조금만 더 설명해 주시면 고맙겠습니다.
저 잘 이해가 가지 않는 부분이 있어서요 영상속에서 머신러닝에 경우 데이터의 특징을 사람이 입력한다고 되어있는데 머신러닝이 애초에 데이터와 결과를 주고 규칙을 찾아가는 알고리즘 아닌가요?그러면 데이터를 입력할 필요가 없어보이는데 데이터의 특징을 입력한다는게 무엇을 입력하는지 모르겠어요 설명 부탁드려요 ㅠㅠ
지도학습:데이터와 데이터의 특징을 일부 입력 후 새로운 데이터를 알고리즘으로 규칙을 찾아 결론을 도출해내는 기술 비지도학습: 일부 데이터만 던져준 후 이 안에서 알고리즘으로 스스로 규칙을 찾아가게 하여 결론을 도출해내는 기술 딥러닝: 정해진 알고리즘으로 학습하지 않고, 인공신경망에서 스스로 데이터들을 분석하여 학습하여 결론을 도출해내는 기술 이게 맞나요~?