[딥러닝] Deep Learning이란?

AI / 머신 러닝  / 딥 러닝  다른점?

 

AI, 머신 러닝 및 딥 러닝은 모두 관련되어 있지만, 다음과 같은 고유한 기능을 제공합니다.

-  AI(인공지능)

인공 지능을 사용하면 컴퓨터, 머신 또는 로봇이 의사 결정, 개체 인식, 문제 해결, 언어 이해 등 인간의 능력을 모방할 수 있습니다.

 

- 머신 러닝(ML)

머신 러닝은 사람이 개입하지 않아도 시간이 지나면서 정확성을 높이기 위해 데이터에서 학습할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둔 AI의 하위 집합입니다. 머신 러닝 알고리즘을 학습을 통해 더 나은 의사 결정을 내리고 예측하기 위한 패턴을 찾을 수 있지만, 일반적으로 사람이 개입해야 합니다.

 

- 딥 러닝

딥 러닝은 컴퓨터가 더 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 머신 러닝의 하위 집합입니다. 딥 러닝 모델은 자체적으로 새로운 기능을 만들 수도 있습니다.

 

 

딥 러닝 정의

딥 러닝은 머신러닝(ML)의 하위 집합으로,

인간의 두뇌처럼 작동하도록 모델링된 알고리즘인 인공 신경망이 대량의 데이터에서 학습합니다.

 

 

딥 러닝 작동

딥 러닝은 인간의 두뇌 작동 방식을 기반으로 느슨하게 모델링한 알고리즘인 신경망 계층으로 지원됩니다. 대량의 데이터를 통한 학습은 신경망에서 신경을 구성하는 것입니다. 그 결과 학습이 완료되면 새 데이터를 처리하는 딥 러닝 모델이 됩니다. 딥 러닝 모델은 여러 데이터 소스에서 정보를 가져와 사람이 개입할 필요 없이 해당 데이터를 실시간으로 분석합니다. 딥 러닝에서 그래픽 처리 장치(GPU)는 여러 계산을 동시에 처리할 수 있으므로 학습 모델에 최적화되어 있습니다.