머신러닝과 딥러닝 어떻게 다를까?

출처: http://magazine.skcc.com/?p=4421

머신러닝과 딥러닝, 어떻게 다를까?

머신러닝이란 데이터를 분석해서 특정 패턴을 발견하고 이를 학습하는 모델을 구축하는 기술이다. 또 주어진 데이터에서 일반화된 지식을 추출하는게 목표다. 딥러닝 역시 이런 머신러닝의 일종이다. 다만 딥러닝은 이런 특정 패턴을 발견하고 학습하는 방식 자체가 자율학습이라는 게 가장 큰 차이다. 머신러닝은 데이터를 분석해서 패턴을 인지할 때 분류기를 사용한다. 이런 분류기는 인간이 직접 설계하고 정의한 것이다. 그렇기 때문에 정의되지 않은 내용에 대해서는 아무리 데이터에 다른 형태로 존재하는 패턴이 있더라도 반영되지 않는다.

이에 비해 딥러닝은 자율학습, 즉 인간이 만든 분류기가 아니라 전적으로 데이터에만 의존하는 학습이다. 주어진 데이터에 맞는 특징과 패턴을 추출할 수 있다는 얘기다. 딥러닝의 이런 장점은 구글이나 페이스북, 바이두 등 다양한 기업의 인공지능 기술에 활용되고 있다.