딥러닝과 머신러닝은 인공 지능 분야에서 중요한 개념입니다. 이 두 용어 간의 관계에 대해 알아보겠습니다.

1. 머신러닝

머신러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하여 패턴을 학습하고 예측하는 기술입니다. 주어진 데이터를 기반으로 훈련되며, 특정 작업을 수행하는 모델을 생성합니다. 머신러닝 모델은 주어진 입력에 대해 원하는 출력을 생성하는 방법을 학습합니다.

2. 딥러닝

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 다층 신경망을 사용하여 높은 수준의 추상화를 통해 문제를 해결하는 기술입니다. 딥러닝은 대용량의 데이터를 활용하고 역전파(backpropagation) 알고리즘을 통해 가중치를 업데이트하여 모델을 학습합니다.

3. 둘 사이의 관계

머신러닝은 일반적으로 딥러닝을 포함하는 개념입니다. 다시 말해, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 간주됩니다. 딥러닝은 다층 신경망을 사용하여 머신러닝 모델을 학습하는 방법 중 하나로 볼 수 있습니다.

딥러닝은 머신러닝의 발전된 형태로, 머신러닝 알고리즘 중 하나인 신경망을 사용하여 복잡한 패턴 및 추상적인 정보를 학습할 수 있습니다.

따라서, 딥러닝은 머신러닝의 서브세트라고 할 수 있습니다.

참고문헌: https://www.sas.com/ko_kr/insights/analytics/machine-learning.html