머신 러닝 대 딥 러닝: 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점

머신 러닝과 딥 러닝은 모두 기술 산업의 화두입니다. 머신 러닝과 딥 러닝은 모두 인공 지능 기술의 하위 분야입니다. 더 세분화하면 딥 러닝은 머신 러닝 기술의 세분화입니다.

머신러닝과 딥러닝의 기초를 잘 알고 계시다면 희소식입니다!

그러나 AI 분야가 처음이라면 혼란스러울 수 있습니다. 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 무엇입니까?

걱정할 것이 없습니다. 이 기사에서는 이해하기 쉬운 언어의 차이점에 대해 설명합니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 컴퓨터 알고리즘을 연구하는 기술의 한 분야입니다. 이러한 알고리즘을 통해 시스템은 데이터에서 학습하거나 경험을 통해 자체적으로 개선할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 명시적으로 프로그래밍되지 않고 예측 또는 결정을 내립니다.

간단하게 하기 위해 사용했던 몇 가지 AI 응용 프로그램을 상기시켜 드리겠습니다. 컴퓨터로 체스를 한 것을 기억하십니까? 네, 그것이 AI의 초창기였습니다. 이 체스 게임은 프로그래머가 설계한 하드 코딩된 알고리즘의 결과였습니다. 컴퓨터 프로그래머는 이러한 체스 게임을 위한 코드를 작성하고 최상의 결과를 얻을 수 있는 일련의 현명한 동작을 생각했습니다.

머신 러닝은 AI 알고리즘의 초창기보다 훨씬 앞서 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 문제를 해결하기 위해 하드 코딩된 규칙으로 설계되지 않았습니다. 이러한 알고리즘은 실제 데이터를 제공하여 스스로 학습합니다. 이는 시간이 지남에 따라 기계 학습 알고리즘이 지능화되어 스스로 예측을 수행함을 의미합니다.

예를 들어 이러한 알고리즘이 스스로 학습하는 방법을 이해해 보겠습니다. 토끼와 쥐의 이미지 모음을 ML 알고리즘에 공급합니다. 이제 ML 알고리즘을 사용하여 토끼와 쥐의 사진을 별도로 식별하려고 합니다. 작동하려면 ML 알고리즘에 구조화된 데이터를 제공해야 합니다. 이제 이미지에서 토끼와 마우스의 특정 기능에 레이블을 지정하고 ML 알고리즘에 표시합니다. ML 알고리즘은 이 레이블이 지정된 데이터에서 이 두 동물의 뚜렷한 특성을 학습합니다. 레이블에서 학습한 기능을 기반으로 수백만 개의 토끼와 생쥐 이미지를 계속 식별합니다.

더 읽어보기: 딥 러닝 대 신경망: 딥 러닝과 신경망의 차이점

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝은 연속 계층의 가상 뉴런으로 구성된 머신 러닝의 한 분야입니다. 딥 러닝은 매우 유연하며 인간의 뇌 기능에서 영감을 받았습니다. 각 뉴런의 역할은 들어오는 입력을 분석하고 출력을 다음 뉴런으로 전달할지 여부를 결정하는 것입니다. 레이어의 모든 뉴런은 연결되어 있습니다. 뉴런 네트워크는 인간의 두뇌와 마찬가지로 많은 문제를 해결할 수 있습니다.

딥 러닝이 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 토끼와 쥐의 이미지 식별의 동일한 예를 들어 보겠습니다. 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 네트워크는 다른 접근 방식을 취할 것입니다. 장점은 동물을 식별하기 위해 구조화된 데이터나 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않다는 것입니다.

딥 러닝 신경망에 토끼와 마우스 이미지를 제공하면 이 입력은 다른 뉴런 계층을 통과합니다. 계층 구조의 각 뉴런 레이어는 이미지의 특정 기능을 정의하고 다음 수준으로 이동합니다. 이제 딥 러닝 네트워크와 인간 두뇌의 유사성을 볼 수 있습니까? 인간의 두뇌는 또한 문제를 개념과 쿼리의 다른 계층으로 전달하고 솔루션을 찾아 문제를 해결합니다.

데이터가 뉴런 네트워크의 다른 계층을 통해 처리되면 두 동물을 분류하기 위한 특정 식별자가 생성됩니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 주요 차이점

이것은 머신 러닝과 딥 러닝이 작동하는 방식을 설명하기 위한 기본적인 예일 뿐입니다. 이제 주요 차이점을 요약해 보겠습니다.

• 기계 학습에는 구조화된 데이터와 레이블이 지정된 기능에서 학습이 필요합니다. 이에 비해 딥 러닝은 구조화된 데이터나 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않으며 인공 뉴런 네트워크 내에서 데이터를 처리합니다.

• 기계 학습 알고리즘은 경험을 통해 일을 하는 방법을 배우도록 설계되었습니다. 원하는 출력이 수신되지 않을 때마다 알고리즘을 재교육하기 위해 사람의 개입이 필요합니다. 이에 비해 딥 러닝 신경망은 오류로부터 학습하며 사람의 개입이 필요하지 않습니다. 그러나 입력의 품질이 좋지 않으면 딥 러닝도 계층화된 뉴런 네트워크를 통해 출력을 생성하기 때문에 원하지 않는 출력을 줄 수 있습니다.

두 경우 모두에서 보았듯이 입력 데이터는 필수적입니다. 입력 데이터의 품질이 출력 품질을 결정합니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 사용법도 살펴보겠습니다.

기계 학습의 사용

• 구조화된 데이터가 있는 조직에서는 기계 학습이 유용할 수 있습니다. 그들은 이 데이터를 쉽게 사용하여 기계 학습 알고리즘을 훈련할 수 있습니다.
• 머신 러닝 솔루션의 지능적 적용은 다양한 비즈니스 프로세스의 자동화에 도움이 될 수 있습니다.
• 챗봇을 개발하는 데에도 사용할 수 있습니다.

딥러닝 활용

• 조직에서 방대한 양의 비정형 데이터를 처리하는 경우 딥 러닝이 더 나은 옵션입니다.

• 복잡한 문제의 경우 딥 러닝이 더 나은 솔루션을 제공합니다.

• 딥 러닝 활용은 자연어 처리나 음성 인식의 경우에 빛을 발합니다.

데이터 과학 및 AI의 머신 러닝 및 딥 러닝 수요

회사에서는 매일 상당한 양의 데이터가 생성됩니다. 방대한 양의 데이터로 인해 많은 중요한 정보가 눈에 띄지 않게 됩니다. 이제 기업은 데이터 분석의 힘을 매우 잘 이해하고 있습니다. 심층 데이터 처리는 많은 비즈니스 목적에 도움이 될 다양한 통찰력을 생성할 수 있습니다.

머신 러닝, 딥 러닝, 데이터 과학 및 AI는 성장하는 모든 비즈니스의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 이러한 기술은 이미 현대의 비서의 형태로 우리 삶에 들어왔습니다. Netflix 또는 Amazon이든 상관없이 통찰력을 얻으면 비즈니스 성장을 위해 이러한 기술을 사용하고 있습니다.

Amazon에서 특정 제품을 검색할 때 자신도 모르게 데이터를 생성하고 있습니다. 이러한 데이터는 데이터 과학자가 귀하의 관심을 이해하기 위해 분석합니다. YouTube나 Netflix를 시청할 때 광고 패턴을 본 적이 있습니까? 이 광고는 귀하의 검색 기록에 있는 유사한 제품입니다. 어떻게 이런 일이 발생합니까? 일을 하는 것은 데이터 과학일 뿐입니다.

이제 데이터 과학과 기계 학습 간의 연결을 이해하십시오.

데이터 과학은 데이터를 분석하고 처리하는 데 사용됩니다. 주요 목적은 비즈니스 목적을 위해 의미 있는 결과를 추출하는 것입니다. 데이터 과학에는 데이터 처리뿐만 아니라 데이터 추출, 데이터 정리, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 실행 가능한 통찰력의 데이터 생성이 포함됩니다. 비즈니스에서 눈에 띄지 않는 수많은 데이터가 있습니다.

데이터 과학자는 이러한 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출할 책임이 있는 사람입니다. 데이터 과학자는 데이터 패턴을 분석하여 생산 결과, 고객 행동 및 기타 비즈니스 목적을 조명합니다. 데이터 과학은 기업이 시장 경쟁을 이기고 고객 만족도를 높이는 데 필수적입니다.

그렇다면 데이터 과학에서 머신 러닝의 역할은 무엇일까요?

간단히 말해서 머신 러닝은 데이터 과학의 일부입니다. 우리가 논의한 바와 같이, 데이터는 기업에서 엄청난 양으로 생성됩니다. 데이터 과학자가 작업하는 것은 지루한 작업이 됩니다. 여기에 기계 학습의 역할이 있습니다. 머신 러닝은 통계와 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하고 분석합니다. 이러한 모든 데이터 처리 및 분석은 사람의 개입 없이 수행됩니다. 기계 학습은 자체적으로 결과를 처리, 분석 및 제공하기 위해 시스템에 부여된 기능이라고 말할 수도 있습니다.

머신 러닝과 딥 러닝은 데이터 과학의 일부 기능입니다. 그러나 이러한 기술은 인공 지능에서 별도의 목적으로 사용됩니다.

머신 러닝은 AI와 결합하면 강력한 결합이 됩니다. 이제 기업들은 디지털 자동화를 적극 모색하고 있습니다. 비즈니스 프로세스 자동화를 수행하는 방법 중 하나는 로봇 프로세스 자동화를 사용하는 것입니다. RPA는 AI와 머신 러닝을 모두 사용하여 비즈니스 프로세스를 자동화합니다. 이제 로봇은 일상적이고 반복적인 작업을 인간을 대체하고 있습니다. 기업의 자원 활용도를 높이는 데 도움이 됩니다.

보시다시피 ML, AI 및 데이터 과학은 디지털 혁신에서 중요한 역할을 합니다. 사실 모든 회사는 방대한 데이터, 반복적인 작업, 까다로운 고객을 상대하고 있습니다. 전 세계가 디지털 트랜스포메이션을 향해 움직이고 있습니다. 이 시나리오에서는 머신 러닝, 딥 러닝, AI 및 데이터 과학과 같은 기술에 대한 수요가 폭발적입니다.

필요한 기술

최신 기술과 업스킬링에 관심이 있는 전문가라면 누구나 머신러닝과 딥러닝을 배울 수 있습니다. 이 분야에서 경력을 쌓기 위해 전문가는 다음과 같은 능력을 갖추어야 합니다.

• 통계, 알고리즘에 대한 철저한 이해, 확률 형식 데이터 도출, 예측 모델 작성 및 혼동 행렬을 푸는 능력에 대한 전문가가 필요합니다.

• 전문가는 Python, R, C++ 및 Java와 같은 프로그래밍 언어를 알고 있어야 합니다.

• 머신 러닝에 필요한 매우 중요한 기술은 데이터 모델링입니다. 전문가는 데이터 모델링이 작동하는 방식, 주어진 오류에 대한 정확도 측정 및 작업 평가 전략에 대한 심층적인 이해가 있어야 합니다.

• 위에서 언급한 기술과 함께 전문가는 최신 기술, 개발 도구 및 알고리즘을 최신 상태로 유지해야 합니다.

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• 머신 러닝 및 딥 러닝 PG 인증
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• 데이터 과학 PG 디플로마
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이 모든 과정은 업계 수요를 염두에 두고 설계되었습니다. 이 과정은 직업적인 필요에 따라 설명되어 있습니다. 과정 전반에 걸쳐 업계 전문가가 학생들에게 지침을 제공합니다. 더 나은 학습 경험을 위해 전담 멘토가 학생들에게 제공됩니다.

자신의 경력을 한 단계 더 발전시키려는 사람은 누구나 이 과정을 수강할 수 있습니다. 최소 자격 기준은 학사 학위이며 코딩 배경이 필요하지 않습니다. 가장 좋은 부분은 완료 후입니다. 물론, 당신은 IIIT-B로부터 권위 있는 표창을 받게 될 것입니다.

결론

머신 러닝, 딥 러닝, AI 및 데이터 과학에 대한 수요가 높습니다. 기업은 빠른 속도로 디지털 혁신을 향해 나아가고 있습니다. 변화를 향한 첫 번째 단계는 자동화와 조직 데이터에 대한 심층적인 통찰력입니다.

힌두교에 따르면 "2025년까지 기계가 직장을 지배할 것"입니다. 세계경제포럼(WEF)은 “2022년까지 12개 부문의 인도 직원 중 54% 이상이 재교육이 필요하다”고 밝혔다.

산업혁명이 정점에 이르렀다. 모든 회사는 프로세스를 자동화하기를 원합니다. 시장 리더가 되려면 운영 요구 사항과 더 빠른 프로세스를 깊이 이해하여 시간과 고객 만족도를 절약하는 것이 중요합니다.

기술이 빠른 속도로 움직이고 자동화가 대세라는 점을 이해하는 것이 필수적입니다. 로봇은 반복적이고 일상적이며 방대한 데이터 작업을 모두 대신할 것입니다. 이러한 시나리오에서 인간 노동력은 더 나은 작업을 위해 활용될 것입니다. 이제 경쟁에서 살아남기 위해서는 숙련도 향상이 필수입니다.

머신 러닝과 딥 러닝은 최신 기술의 중추입니다. 트렌드는 또한 머신 러닝과 딥 러닝이 비즈니스 프로세스 자동화에서 중요한 역할을 할 것임을 보여줍니다. 따라서 수요가 많은 기술을 습득하면 무한한 기회를 얻을 수 있습니다.