딥러닝 vs 머신러닝 (기술 차이, 장단점, 응용사례)
딥러닝과 머신러닝은 인공지능(AI) 기술의 핵심 축을 이루는 두 가지 주요 개념입니다. 이 글에서는 딥러닝과 머신러닝의 기술 차이, 장단점, 그리고 실제 응용 사례를 비교 분석하여 이해를 돕고자 합니다.딥러닝과 머신러닝의 기술적 차이머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능의 하위 기술로, 데이터를 학습하고 예측하는 데 사용됩니다. 그러나 이 두 기술은 작동 방식과 활용법에서 근본적인 차이가 있습니다.머신러닝은 데이터를 기반으로 알고리즘을 학습시키고 특정 작업을 수행하는 기술입니다. 주로 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 세 가지 유형으로 나뉘며, 의사결정트리, 서포트 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트 등 다양한 알고리즘이 사용됩니다. 머신러닝의 핵심은 모델 설계를 사람이 직접 조정하고 최적화해야 한다는 점입..
2024. 12. 22.
