반응형 tensorflow2 머신러닝? 딥러닝? 차이점은? 안녕하세요. 오늘은 최근에 AI분야 관련하여 이슈되고있는 머신러닝과 딥러닝의 차이를 알아보겠습니다. Python에서 머신러닝과 딥러닝의 차이를 간단히 설명하자면,머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 모델을 생성하는 분야이며,딥러닝은 머신러닝의 한 하위 분야로 신경망(특히 딥 뉴럴 네트워크)을 사용하여 보다 복잡한 데이터와 문제를 다룹니다. 이 두 기술의 차이를 Python의 Sklean을 이용한 머신러닝과 TensorFlow를 이용한 딥러닝과 같은 라이브러리 관점에서 살펴보겠습니다. Python에서 Scikit-learn을 이용한 머신러닝과 TensorFlow를 이용한 딥러닝의대표적인 차이는 크게 모델 구조, 데이터 요구 사항, 계산 비용, 코드 구현의 복잡성에서 드러납니다. 1. 모델 구조Scik.. 2024. 11. 22. python을 이용한 머신러닝과 딥러닝은 뭐가 다를까? 안녕하세요, 오늘은 python을 이용한 머신러닝과 딥러닝에 차이점에 대해 알아보겠습니다. Python에서 Scikit-learn을 이용한 머신러닝과 TensorFlow를 이용한 딥러닝의 대표적인 차이는 크게 모델 구조, 데이터 요구 사항, 계산 비용, 코드 구현의 복잡성에서 드러납니다. 아래에 주요 차이점을 정리했습니다. 1. 모델 구조Scikit-learn (머신러닝): 대부분의 알고리즘이 선형 회귀, 결정 트리, K-최근접 이웃(KNN), 서포트 벡터 머신(SVM) 등 전통적인 머신러닝 알고리즘을 사용합니다. 이들은 일반적으로 구조가 간단하고 파라미터가 적은 편입니다.TensorFlow (딥러닝): 딥러닝은 다층 신경망을 활용하여 복잡한 문제를 해결합니다. 기본 구조는 신경망이고, 이미지 처리, 음.. 2024. 11. 12. 이전 1 다음 반응형
