딥러닝 vs 머신러닝 차이

딥러닝 vs 머신러닝 차이

​'딥러닝'은 대용량 데이터나 복잡한 문제를 처리하는 데 뛰어난 선능을 보이는 경향이 있습니다. 
대신 '딥러닝'은 많은 데이터와 연산 리소스를 필요로 합니다.
​딥러닝은 데이터로부터 필요한 특징을 스스로 추출하려고 시도하기 떄문에 사람의 개입이 줄어듭니다. 
데이터가 많으면 많을수록 더욱 유용한 정보를 도출할 수 있습니다.

​반면 머신러닝은 주로 사전에 정의된 특징(feature)을 기반으로 모델을 학습합니다. 
엔지니어가 모델의 구조를 설계하는 등 사람의 개입이 상당히 필요하며 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 
깊은 수준의 추상화나 비선형성을 다루기에는 한계가 있습니다.