[Data Science] 머신러닝(Machine Learning) vs 딥러닝(Deep Learning)

머신러닝 vs 딥러닝

 

인공지능이라는 단어와 함께 따라오는 것이

바로  머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)입니다.

 

특히 Data Science 분야에 대해서 관심 있다면  머신러닝과 딥러닝 다룰 수 밖에 없다보니

너무나도 친한 친구같은 존재입니다.

 

하지만 처음 Data Sicence나 인공지능 분야에 관심을 두기 시작했다면 머신러닝과 딥러닝이 구체적으로

어떤 관계를 가지고 작동하는지에 대해서 알기가 쉽지 않습니다.

 

앞으로 머신러닝과 딥러닝에 대해서 구체적이고 실질적인 내용을 포스트를 통해서 다루기로 하고

우선은 딥러닝과 머신러닝이 어떤 차이가 있는지 이야기를 나눠보도록 해보겠습니다.

 

 

딥러닝은 머신러닝은 같은 것?

 

머신러닝과 딥러닝에 대해서 찾아보다 보면

딥러닝은 머신러닝과 같거나 비슷한 것이다  라는 내용이 나오기도 합니다.

 

하지만 딥러닝과 머신러닝이 같은 거라면 굳이 합리적인걸 좋아하는 사람들이

귀찮게 두 가지 용어로 나누어서 부를까요?

 

딥러닝과 머신러닝이 같다고 보는 것은 크게 봤을 때

딥러닝은 머신러닝의 한 부분이기 때문입니다.

 

딥러닝이라는 방식을 통해서 머신러닝이 가능해진다는게 맞는 말인 거죠.

프로그래밍은 어떤 기준이나 조건을 가지고 만드냐에

따라서 같은 프로그램도 다양한 방식으로 만들 수가 있습니다.

 

딥러닝과 머신러닝도 결과적으로 특정 프로그램이나

결과값을 산출하기 위해서 사용되는 프로그래밍에 한 방식에 해당합니다.

 

그중에서 수많은 데이터를 사람의 뇌처럼 작동해서  결괏값을 산출해낼 수 없을까?라는 의문점에서 시작하여

만들어진 프로그래밍 방식이 바로 딥러닝인 것입니다.

 

한마디로 딥러닝은 사람의 뇌 방식을 모방하여 만들어졌으며 딥러닝을 통해서 머신러닝이 가능해지는 것입니다.

결국 머신러닝과 딥러닝의 관계에 대해서만 정의해보자면

딥러닝은 머신러닝의 속해있는 한 부분이라고 볼 수 있습니다.