머신러닝과 딥러닝 개념과 데이터 종류 비교

1) 개념

머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 분석하고 패턴을 발견하여 학습하고 예측하는 알고리즘을 개발하는 것이다.

이를 위해 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning), 강화 학습(reinforcement learning) 등 다양한 학습 방법이 사용된다.

 

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 한 머신러닝 알고리즘이다.

이 알고리즘은 다층 신경망을 통해 대용량의 데이터를 처리하고, 데이터의 특징(feature)을 추출하고 예측하는 것이 가능하다.

딥러닝은 높은 수준의 인식 능력을 가지고 있어, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.

 

결론

머신러닝은 다양한 학습 알고리즘을 사용하며, 데이터의 크기나 특성에 따라 적합한 학습 방법을 선택하며,

반면, 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 대용량의 데이터를 처리하며, 높은 수준의 인식 능력을 가지고 있다.

 

2) 데이터의 종류

머신러닝은 주로 구조화된 데이터(Structured Data)를 다룬다.

구조화된 데이터는 데이터베이스의 테이블(table) 구조나 엑셀과 같은 행과 열 형태로 정리된 데이터를 말한다.

예를 들어, 거래 내역, 고객 정보, 주식 시장 데이터 등이 구조화된 데이터에 해당되며,

이러한 구조화된 데이터는 머신러닝 모델에서 입력값으로 사용될 수 있다.

머신러닝에서 구조화된 데이터는 주로 회귀분석, 분류, 군집화 등의 문제에서 활용된다.

 

딥러닝은 비구조화된 데이터(Unstructured Data)를 다룬다.

비구조화된 데이터는 일정한 규칙에 따라 정리되지 않은 데이터를 말한다.

대표적인 비구조화된 데이터로는 이미지, 음성, 텍스트, 동영상 등이 있다.

딥러닝은 이러한 비구조화된 데이터에서 패턴을 찾아내고 분류, 예측 등의 문제를 해결한다.

예를 들어, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등은 딥러닝에서 많이 다루는 문제이다.

 

결론
머신러닝은 주로 구조화된 데이터에서 활용되며, 딥러닝은 주로 비구조화된 데이터에서 활용된다.

하지만 머신러닝과 딥러닝의 경계는 명확하지 않으며, 머신러닝에서도 이미지, 음성 등의 비구조화된 데이터를 다루는 방법이 개발되고 있고, 딥러닝에서도 구조화된 데이터를 다루는 방법이 개발되고 있다.