선생님 안녕하세요! 질문입니다!

Question

머신러닝 안에 딥러닝이 있다고 할 수 이유는 학습을 하고 원하고자 하는 결과를 얻기 위해 가중치를 업데이트 하는 알고리즘이 있기 때문이고, 딥러닝과 머신러닝의 차이는 딥러닝은 학습된 결과로 다시 한번 학습하는 것(layer를 쌓는 것)과 같이 복잡한 로직을 수행하는 점에 있어서 차이가 있는건가요? 머신러닝과 딥러닝의 차이가 정리가 안되서 이렇게 질문을 남겨드립니다.

권 철민 · Answer

안녕하십니까, 머신러닝 안에 딥러닝이 있다고 한 이유는 머신러닝이 태두된 이후에 다양한 기법의 알고리즘들이 만들어졌는데, 딥러닝 역시 이들 기법중의 하나이기 때문입니다. 머신러닝의 기법중에 트리 기반, 선형기반, 확률기반, 유전 알고리즘 기반등 다양한 알고리즘 기법들이 있고 딥러닝은 심층 신경망 연결 기반의 알고리즘입니다. 머신러닝의 전반적인 알고리즘은 학습 데이터로 학습하여 예측한 뒤 예측 오류를 지속적으로 줄일 수 있는 방향성으로 학습을 진행한다는 것입니다. 딥러닝 역시 마찬가지 입니다. 그리고 딥러닝이라는 용어 자체는 비교적 최근(?)에 만들어진 마케팅(?)성 용어 입니다. 심층 신경망 연결 기법 알고리즘에서 네트웍 layer가 깊어질 수 있게 학습이 가능하게 되면서 딥러닝이라는 용어가 붙여졌지만, 과거에는 많은 네트웍 layer를 학습할 수 없었습니다. 감사합니다.