머신러닝 딥러닝 차이 기계학습을 시켜보자

파이썬을 공부하면서 머신러닝 딥러닝에 대한 글과 영상을 자주 접하게 된다. 이게 목적은 아니었는데 말이다. 머신러닝이나 딥러닝이나 기계를 학습시켜 내가 원하는 값을 도출하는 것을 말한다. 이 과정을 기계가 스스로 처리하는 것으로 인공지능 분야이며 현재 인기몰이 중이기도 하다.

머신러닝 딥러닝 차이

 

머신러닝 딥러닝

머신러닝은 영어로 machine learning 라고 하고 딥러닝은 영어로 deeping 라고 한다.

이 둘은 기계를 학습시켜 예상되는 값을 도출하는 인공지능의 분야이기도 하다.

뭐 둘 다 별 차이는 없지만 굳이 차이점을 보면

머신러닝은 기계학습을 말하고 딥러닝은 기계를 학습시키기 위한 것이다.

즉, 머신러닝이 딥러닝보다 포괄적인 의미

 

인공지능 기계학습

말은 멋있지만 이것을 구현하기 위한 가장 기초적인 것은 코딩이다.

코딩 중에 가장 접하기 쉽고 빠르게 익히기 위한 언어는 파이썬이기도 하다.

파이썬을 이용해 웹데이터를 수집하는 방법론이 많았지만 지금은 개발자 개개인별로 인공지능을 만들어 샘플을 공개하고 있기도 하다.

인공지능에 대한 개요를 보면 정규화된 반복적인 작업이 있다면 매크로 보다도 좀 더 나은 결과물을 도출할 수 있을 것이란 생각이다.

 

자동화 매크로와 머신러닝

반복적이고 정규화된 업무를 빠르게 처리하기 위한 매크로 프로그램들은 많다.

엑셀도 있고, 임의로 만든 프로그램들도 많다.

생각해보면 굳이 이런 일에 인공지능과 같은 머신러닝의 분야가 필요가 있을까 하는 생각도 있겠지만 자세히 파헤치면 또다른 장점이 있다.

매크로는 사용자가 정규화된 작업을 만들어 입력하고 프로그램이 그에 맞게 동작하도록 만드는 작업이 필요하다.

머신러닝은 사용자가 정규화된 학습패턴을 기계학습을 시키면 프로그램이 그에 맞게 동작된다.

 

즉, 매크로 프로그램들은 수동적으로 개발자나 사용자가 관여를 하지만, 머신러닝은 학습을 위한 전처리만 해주면 스스로 움직이고 결과를 도출한다.

 

반드시 필요한 것

머신러닝을 뜻하지 않게 많은 개요적인 내용을 봤을 때 사람을 가르치는 느낌이 들었다.

우리는 학교 다닐때 책을 많이 읽고, 배우라고 했다.

머신러닝도 마찬가지

풍부한 데이터와 기계학습에 필요한 전처리가 있어야 한다.

사람을 가르치듯 머신러닝도 그에 합당한 데이터와 전처리 과정이 필요한 것이다.

뭐, 일단 기왕 관심이 간 것 한 번 천천히 진행해 보려고 한다.

 

이런 저런 샘플들과 결과를 보니 꽤나 흥미로운 작업들이 많이 있다.