[SK플래닛] ASAC 빅데이터전문가 11기 | 32일차

32일차는 딥러닝으로 넘어가면서, 기존 머신러닝과 무엇이 달라지는지 큰 흐름을 잡은 날이었다. 앞에서는 Y = f(X)에서 좋은 함수를 찾는다는 관점으로 머신러닝을 봤다면, 이번에는 그 함수 f를 인공신경망 구조로 만들고, 입력과 출력의 형태를 훨씬 자유롭게 설계할 수 있다는 점을 봤다.특히 전통적인 머신러닝은 대부분 데이터를 2D matrix 형태로 맞춰야 했지만, 딥러닝은 이미지, 영상, 음성, 텍스트처럼 더 복잡한 입력과 출력을 다룰 수 있다는 점이 크게 달랐다. 물론 자유도가 커진 만큼 파라미터도 많아지고, 학습 시간과 비용도 커진다는 점도 같이 봤다.1. AI, Machine Learning, Deep Learning의 관계먼저 AI, ML, DL의 관계를 다시 정리했다. AI는 가장 큰 범주이..