머신러닝 딥러닝 뜻, 차이 알아보기
최근 인공지능 분야에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 챗GPT와 같은 생성형 AI 서비스가 많이 등장하며 관심을 가지는 이들이 늘고 있습니다. 기업들도 AI를 업무에 적용하는 경우가 많아지고 있습니다. 인공지능과 함께 자주 언급되는 용어로 머신러닝과 딥러닝이 있습니다. 이 글에서는 머신러닝, 딥러닝의 뜻과 차이에 대해 살펴보겠습니다. 머신러닝 뜻 머신러닝(machine learning)은 인공지능의 한 분야로 기계학습이라고도 합니다. 이는 컴퓨터 프로그램이 스스로 학습하여 정보 처리 능력을 발전시키는 기술을 뜻합니다. 스스로 학습할 때에는 기존의 데이터, 정보 처리 경험 등을 활용합니다. 머신러닝은 인간이 직접 알고리즘을 개발하기 어려운 분야에 유용하게 사용될 수 있습니다. 머신러닝의 종류에는 지도형, 비지도형, 강화형이 있습니다. 지도형은 입력값(input)과 정해진 출력값(output)을 학습시켜 성능을 높이는 방법입니다. 비지도형은 입력값만을 가지고 규칙성을 찾아내 학습하는 방법입니다. 강화형은 주어진 입력에 대해 최적의 출력을 찾아내는 방법입니다. 이 과정에서 시스템에게 보상을 주는 방법으로 학습을 시킵니다. 딥러닝 뜻 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야입니다. 즉, 딥러닝은 머신러닝 보다 범위가 좁은 하위 개념입니다. 구체적으로는 일반적인 머신러닝 보다 더 깊은 신경망 계층 구조를 활용해 학습하는 경우를 뜻합니다. 깊은(deep) 신경망 계층 구조를 사용하기 때문에 딥러닝이라고 부르고 있습니다. 이러한 딥러닝은 일반적인 머신러닝에 비해 스스로 필요한 특징을 찾아 문제를 해결하는 능력이 우수합니다. 이에 따라 사진 판독, 자동 번역 등과 같은 분야에서 좋은 성과를 보이고 있습니다. 머신러닝, 딥러닝 차이 위에서 설명한 것처럼 머신러닝은 인공지능의 한 분야이고, 딥러닝은 이러한 머신러닝의 한 분야입니다. 일반적인 머신러닝은 프로그램이 스스로 학습하여 문제 해결 능력을 높이는 경우를 말...