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AI는 우리가 생각하는 인공지능, 그것에 관련된 모든 것을 포괄하는 개념
머신러닝은 기계학습
딥러닝은 머신러닝의 기법중 하나
(그렇지만 딥러닝을 머신러닝안에 포함되어있는 개념이라기보다는
별개의 개념으로 (딥러닝과 딥러닝이 빠져있는 머신러닝으로) 생각하는 경우가 많은 것 같습니다. )
머신러닝과 딥러닝의 차이
훈련 방식 - 머신러닝은 Surpervised Learning, 딥러닝은 Un-Survervised Learning 방식
분류방식 - 머신러닝은 분석에따라, regression, classification 방식, 딥러닝은 clustering방식
데이터의존도 - 머신러닝은 비교적 적은 데이터양으로도 훈련과 좋은 결과창출이 가능하지만
딥러닝은 많은 데이터가 필요.
훈련시간 - 머신러닝은 비교적 훈련이 금방 끝나지만, 딥러닝은 훈련시간이 많이 걸림.
하드웨어성능 - 역시 머신러닝은 컴퓨터성능에 크게 구애받지는 않음. 하지만 딥러닝의 경우 컴퓨터 성능에 크게 구애를 받음.
결과 - 머신러닝은 같은 방식을 적용하는 경우 항상 같은 결과를 도출하지만, 딥러닝은 매번 결과가 바뀜.