6번째 이야기 - 머신러닝과 딥러닝의 공통점과 차이점
● 인공지능을 만드는 방법으로써 머신러닝은 딥러닝이 주춤하는 사이 2,000년대 초반을 주름잡았다 말씀드렸습니다. 사실 머신러닝은 유력한 지배 방정식이 존재하고, 데이터가 상대적으로 많지 않은 분야에서는 지금도 유효하고, 강력합니다. 앙상블 기법을 쓰면 성능이 어지간한 딥러닝 모델보다도 좋게 나옵니다(..). 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 명확히 알기 위해서는 공통점부터 살피는 것이 좋습니다. ● 이 둘의 공통점은 데이터를 학습하여 모델을 만든다는 점, 이 모델을 통해 분류 혹은 예측 등을 수행할 수 있다는 점입니다. 딥러닝에는 들어가지 않지만 머신러닝에는 포함되어 있는 것들에는 선형 회귀, 결정트리, SVM, KNN, 랜덤포레스트, 베이즈 네트워크, 주성분분석(PCA) 등이 있습니다. 음. 지난번 머신러..
2022. 9. 4.
