딥러닝과 머신러닝, 데이터사이언스

딥러닝 VS 머신러닝

 이전 글에서 언급한 내용을 통해 알아보면 머신러닝과 딥러닝이 모두 AI의 한 종류이며, 딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다. 다시 말해, 딥 러닝은 그 자체가 AI의 하위 유형인 기계 학습의 하위 유형으로 이 두 종류 AI의 차이점은 AI 모델에 제시된 데이터에 있습니다.

 

 일반적으로 머신러닝의 접근 방식에는 구조화된 데이터, 즉 식별하려는 항목에 대한 레이블이 포함된 데이터가 필요합니다. 예를 들어, 데이터 과학자들이 모델에 개와 고양이의 이미지를 제공한다면, 사용자는 직접 각 이미지에 개 또는 고양이라는 라벨을 붙여야 합니다. 그렇게 함으로써, 기계 학습 알고리즘은 두 종의 차이를 학습할 수 있었습니다. 모델이 제대로 작동하지 않으면 사용자가 관련 조건을 조정하고 다시 시도해야 합니다.

 딥러닝의 경우는 조금의 차이가 있습니다. 모델을 훈련하는 동안 신경망은 사람의 개입 없이 결과를 독립적으로 채점하고 그에 따라 조정할 수 있기 때문에 사용자가 별도로 조정할 필요가 없습니다. 예를 들어, 동일한 데이터 세트를 가지고 있지만 이미지에 레이블을 지정하지 않은 경우, 딥 러닝 알고리즘은 두 범주 간의 차이를 파악하여 그룹화합니다. 그러나 이러한 독립성은 기계를 교육하기 위해 훨씬 더 많은 양의 데이터를 보유하는 비용으로 발생합니다.

 

데이터 사이언스 VS 머신러닝

 데이터 과학은 AI, ML 및 딥 러닝을 포괄하는 광범위한 영역으로, 현대적인 도구와 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리, 정리, 분석 및 시각화하는 연구 분야입니다.

 

기업이 수집하는 데이터는 다양한 형식으로 구조화되거나, 반구조화되거나, 비구조화될 수 있습니다. 데이터 과학은 이 데이터에서 중요한 정보를 얻음으로써 비즈니스를 개선할 수 있습니다. 데이터 과학자는 원시 데이터를 의미 있는 내용으로 변환시키고, 시장 패턴을 찾으며, 조직이 중요한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 전문가입니다.

 

 이러한 데이터 사이언스는 6단계로 구분됩니다. 먼저 프레이밍은 문제를 이해하고 성공적으로 해결하기 위한 모델을 구축하는 첫 번째 단계입니다. 이후 다양한 형태와 다양한 출처로 구성된 당면한 문제와 관련된 데이터를 수집합니다. 다음으로는 분석에 더 적합한 다른 형식으로 변환하기 위해 데이터를 정리합니다. 이는 수집 단계에서 수집되는 대부분의 데이터가 비정형적이고 관련이 없으며 필터링되지 않은 데이터일 가능성이 높기 때문입니다. 네 번째 단계인 탐색적 데이터 분석에서는 데이터에서 중요한 정보를 추출하고 보이지 않는 패턴을 찾습니다. 그 후 데이터를 모델링하여 기업이 복잡한 문제를 해결하고 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 높은 가치의 통찰력과 예측을 추출합니다. 그리고 마지막으로 결과를 전달하고 향후 동향을 예측합니다.

 

 머신 러닝은 방대한 양의 데이터에서 기계가 학습하고 알고리즘을 사용하여 스스로 지능적인 결정을 내릴 수 있도록 하는 AI 분야입니다. 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 학습할 수 있는 기능을 제공합니다. 기계 학습은 자동으로 학습하고 경험과 함께 개선하는 모델을 훈련하는 데 도움이 됩니다.

 

 머신러닝은 7가지로 구분되는데, 먼저 분석을 위한 데이터 수집은 텍스트 파일, 엑셀 시트 또는 이미지와 같은 다양한 형태일 수 있습니다. 이후 데이터를 데이터로 준비, 필터링 및 정리하는 작업은 복잡하거나 결측값이 포함되어 분석에 적합하지 않을 수 있습니다. 다음으로 우리가 해결하고자 하는 문제를 바탕으로 올바른 모델을 선택하여, 새로운 데이터 포인트로 모델을 교육하고 테스트합니다. 모델을 평가하여 효율성을 개선하고, 정확도를 최적화하기 위해 가중치 및 편향과 같은 매개변수를 조정하여 예측을 하게 됩니다.

 

결론

 딥 러닝, 머신 러닝 및 데이터 사이언스는 때때로 상호 교환적으로 사용됩니다. 그럼에도 불구하고, 그들은 같지 않습니다. 데이터 과학은 데이터에서 의미를 찾는 전체 과정을 나타내고, 기계 학습 알고리즘은 데이터 과학의 데이터를 활용하여 예측합니다. 딥 러닝은 의사 결정을 개선하려는 머신러닝 기술로 머신러닝과 관련된 데이터 사전 처리의 일부를 제거합니다. 이러한 알고리즘은 텍스트 및 이미지와 같은 비정형 데이터를 처리하고 인간 전문가와 독립적으로 기능 추출을 자동화할 수 있습니다.

 

 

이전글

딥러닝의 한계