머신러닝과 딥러닝의 차이

면접을 보면서 받았던 질문에 대해 정리해보는 시간을 갖고자 한다.

면접을 보면서 해당 직무 중에선 관심분야가 AI 이다.. 라고 말을 했다가 굉장히 많은 질문을 받았었다.

그중 흐지부지하게 대답한 것이 있다면 단호하게 말할 수 있을 정도로 ~하는 상황에서 딥러닝과 머신러닝 중 무엇을 선택하시겠습니까? 라는 질문에서 다소 어처구니 없는 답변을 했던 것 같다(..)

면접 결과는 나오지 않았지만 개인의 궁금증 해결을 위해 해보는 차이점 알아보기!

간단히 말해서 인공지능 내에 머신러닝이, 그리고 머신러닝에 딥러닝이 포함되는 형태이다.

구체적인 차이점은 다음과 같다.

머신러닝

통계적인 경험을 통해 문제의 해법을 찾아가는 인간의 특징을 기계에 적용한 것이다. 그러나 인간의 실수까지도 기계가 그대로 학습한다는 단점이 있다. 또한 사람이 데이터의 특징을 분류하고, 분석해서 패턴을 입력해야 한다.

딥러닝

고도화된 머신러닝의 일종으로 고차원 데이터에서 기계 스스로 패턴을 알아낼 수 있다. 기존 머신러닝과 가장 큰 차이점은 딥러닝은 분류에 사용할 데이터를 스스로 학습할 수 있는 반면, 머신러닝은 학습 데이터를 수동으로 입력해야 한다는 것이다.

참고 자료

Squared