머신 러닝 대 신경망: 차이점은 무엇입니까?

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 딥 러닝(DL)은 우리의 일상 생활에 너무 깊숙이 얽혀 있고 너무 빨라서 그 의미를 모른 채 익숙해졌습니다. 대부분의 사람들에게 AI, ML, DL은 모두 동일합니다. 그러나 이러한 기술은 상호 관련되어 있지만 본질적인 차이점이 있습니다.

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오늘 우리는 그러한 대량 혼란의 원인 중 하나인 기계 학습과 신경망에 대해 밝힐 것입니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습은 인공 지능의 더 큰 캔버스에 속합니다. 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍되거나 사람의 개입이 필요하지 않고 경험을 통해 자동으로 학습하고 훈련할 수 있는 지능형 시스템 또는 기계를 구축하려고 합니다.

이러한 의미에서 머신 러닝은 지속적으로 진화하는 활동입니다. 머신 러닝은 현재 데이터 세트의 데이터 구조를 이해하고 데이터를 회사와 조직에서 사용할 수 있는 ML 모델에 수용하는 것을 목표로 합니다.

두 가지 핵심 ML 방법은 지도 학습과 비지도 학습입니다. 머신 러닝 유형에 대해 자세히 알아보세요.

신경망이란 무엇입니까?

인간 두뇌의 구조는 신경망에 영감을 줍니다. 그것은 본질적으로 비지도 학습에 사용되는 머신 러닝 모델(더 정확하게는 딥 러닝)입니다. 신경망은 각 노드가 간단한 계산을 담당하는 노드로 알려진 상호 연결된 엔티티의 웹입니다. 이러한 방식으로 신경망은 인간 두뇌의 뉴런과 유사하게 기능합니다.

읽기: 딥 러닝 대 신경망

머신 러닝 대 신경망: 주요 차이점

머신 러닝과 신경망의 핵심 차이점을 살펴보겠습니다.

1. 머신 러닝은 데이터를 구문 분석하고, 데이터로부터 학습하고, 이러한 학습을 ​​사용하여 의미 있는 관심 패턴을 발견하는 고급 알고리즘을 사용합니다. 신경망은 뉴런 그래프를 사용한 데이터 모델링을 위해 기계 학습에 사용되는 일련의 알고리즘으로 구성됩니다.

2. 머신 러닝 모델이 데이터에서 학습한 내용에 따라 결정을 내리는 반면, 신경망은 스스로 정확한 결정을 내릴 수 있는 방식으로 알고리즘을 정렬합니다. 따라서 기계 학습 모델은 데이터에서 학습할 수 있지만 초기 단계에서는 사람의 개입이 필요할 수 있습니다.

신경망은 내부의 중첩 레이어가 다양한 개념의 계층을 통해 데이터를 전달하므로 결국에는 자체 오류를 통해 학습할 수 있으므로 사람의 개입이 필요하지 않습니다.

3. 앞서 언급했듯이 머신 러닝 모델은 지도 학습 모델과 비지도 학습 모델의 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 그러나 신경망은 피드포워드(feed-forward), 순환적(recurrent), 컨볼루션(convolution) 및 모듈식 신경망으로 분류할 수 있습니다.

4. ML 모델은 간단한 방식으로 작동합니다. 데이터가 제공되고 학습됩니다. 시간이 지남에 따라 ML 모델은 데이터에서 지속적으로 학습하면서 더욱 성숙해지고 훈련됩니다. 그에 비해 신경망의 구조는 상당히 복잡합니다. 여기에서 데이터는 상호 연결된 노드의 여러 레이어를 통과하며 각 노드는 결과를 후속 레이어의 다른 노드로 전달하기 전에 이전 레이어의 특성과 정보를 분류합니다.

5. 머신 러닝 모델은 적응형이므로 새로운 샘플 데이터와 경험을 통해 학습함으로써 지속적으로 진화하고 있습니다. 따라서 모델은 데이터의 패턴을 식별할 수 있습니다. 여기서 데이터는 유일한 입력 레이어입니다. 그러나 단순한 신경망 모델에도 여러 계층이 있습니다.

첫 번째 레이어는 입력 레이어이고 그 다음은 은닉 레이어, 마지막으로 출력 레이어입니다. 각 레이어는 하나 이상의 뉴런을 포함합니다. 신경망 모델 내에서 숨겨진 레이어의 수를 늘리면 계산 및 문제 해결 능력을 높일 수 있습니다.

6. 기계 학습에 필요한 기술에는 프로그래밍, 확률 및 통계, 빅 데이터 및 하둡, ML 프레임워크에 대한 지식, 데이터 구조 및 알고리즘이 포함됩니다. 신경망에는 데이터 모델링, 수학, 선형 대수 및 그래프 이론, 프로그래밍, 확률 및 통계와 같은 기술이 필요합니다.

7. 머신 러닝은 의료, 소매, 전자 상거래(추천 엔진), BFSI, 자율 주행 자동차, 온라인 비디오 스트리밍, IoT, 운송 및 물류와 같은 분야에 적용됩니다. 반면 신경망은 판매 예측, 데이터 검증, 고객 조사, 위험 관리, 음성 인식, 문자 인식 등 수많은 비즈니스 과제를 해결하는 데 사용됩니다.

결론

다음은 기계 학습과 신경망 간의 주요 차이점 중 일부입니다. 신경망은 본질적으로 기계 학습의 하위 집합인 딥 러닝의 일부입니다. 따라서 신경망은 현재 많은 관심 분야에서 응용 프로그램을 찾고 있는 기계 학습의 고도로 발전된 응용 프로그램에 불과합니다.

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