안녕하게요 인공지능 공부를 하다가 궁금해서 질문 올려봅니다
머신러닝과 딥러닝의 차이는 분류된데이터를 학습시키느냐 아니면 모델자체가 분류할수 있는것이냐에 따라 다른것이라고 들었습니다.
그렇다면 딥러닝중 하나인 CNN모델에 미리 분류되어있는 데이터를 학습시키는 경우에는 머신러닝을 쳐야하는건지 딥러닝으로 쳐야하는건지 모순되는점이 있어 궁금합니다
머신러닝과 딥러닝의 차이는 분류된데이터를 학습시키느냐 아니면 모델자체가 분류할수 있는것이냐에 따라 다른것이라고 들었습니다.
그렇다면 딥러닝중 하나인 CNN모델에 미리 분류되어있는 데이터를 학습시키는 경우에는 머신러닝을 쳐야하는건지 딥러닝으로 쳐야하는건지 모순되는점이 있어 궁금합니다
딥러닝은 머신러닝의 한 기법인데; 뭔가 오개념 박힌듯
아 머신러닝이 더 큰개념이군요 서로 다른 개념으로 생각하고 공부해서 그런가봅니다 감사합니다
머신러닝의 하위집합에 딥러닝이 있는거 아닌가요?
머신러닝을 딥러닝이 아닌 (전통적인) 머신러닝으로 말하기도하고 그럼. 딥러닝은 전통 머신러닝 기법이면서 통계 회귀에서 항상 배우는 선형회귀와 로지스틱 리그레션을 활용한 층을 겹겹이 쌓은것임. 그런데 이게 중요한게아니고 질문은 분류되어있는 데이터를 학습하냐 마냐 인데 그건 딥러닝 머신러닝으로 나눌게 아니고 지도학습/비지도학습 으로 나눌 수있음 이건 우리가 풀어야 할 task에 대한 학습 형태를 말하는 것이지 딥러닝이냐 전통 머신러닝이냐 이런 알고리즘에 대해서 말하는건 아님