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AI가 세상에서 가장 큰 일이 될 것이라는 사실에는 의심의 여지가 전혀 없습니다. 물론 AI와 관련된 문제도 해결해야 합니다. 대부분의 경우 머신 러닝은 방법이 분명해지는 과정입니다 시장성테스트

하지만 다시 한번 딥러닝은 확실히 전통적인 이 특정 프로세스를 인수했고 AI와 관련된 문제에 대한 가장 효율적인 솔루션이 되었습니다. 이 특정 프로세스는 멀티태스킹 능력 때문에 더 우수한 것으로 나타났습니다.

매우 많은 장점이 있지만 전통적인 머신 러닝도 다양한 면에서 장점이 있으며, 모든 것을 알고 있다면 최상의 방법으로 사용할 수 있습니다. 물론 모든 차이점을 발견하게 될 것입니다.

딥러닝 대 클래식 머신러닝:

우선, 먼저 살펴봐야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

수업 내 성과:
딥 네트워크가 가장 중요한 방법 중 하나라는 사실에는 의심의 여지가 전혀 없으며, 고전적인 머신 러닝이 결코 이룰 수 없는 것을 넘어섰다. 그것은 다양한 도메인으로 확장되고, 여기에는 연설 구분, 자연어 구분, 그리고 게임 플레이도 포함된다.

데이터에 따른 크기 조정:
스케일링에 관해서는 딥 네트워크가 확실히 고전적인 머신 러닝 방법보다 더 많은 성과를 냈습니다. 딥 러닝은 데이터의 완벽한 스케일링에 관해서는 언제나 승자로 여겨질 수 있습니다. 딥 러닝의 정확도는 가장 잘 유지됩니다.

주요 엔지니어링:
고전적인 머신 러닝 방법은 종종 복잡한 피처 엔지니어링 프로세스의 필요성을 요구했습니다. 딥 네트워킹이 결코 그렇게 복잡한 피처를 필요로 하지 않을 것이라는 사실에는 의심의 여지가 없습니다. 이것이 바로 엔지니어링 단계에서 모든 과제가 제거되는 이유입니다.

적응성과 이전성:
누가 더 잘할까? 그가 딥러닝이 왕관을 뺏을 것이라는 사실에는 의심의 여지가 전혀 없습니다. 상황에 맞게 적응하고 전환하는 능력은 처음부터 딥러닝의 가장 뛰어난 특징 중 하나입니다. 이것은 머신러닝이 이길 수 없는 것입니다.

소규모 데이터에서 더 잘 작동하는 사람은 누구입니까?
이것이 바로 딥 러닝이 고전적 방법에 지는 부분입니다. 소량의 데이터에서 최상의 결과를 얻기 위해 완벽하고 훌륭하게 작동합니다.

더 저렴한 방법:
비용 지출과 컴퓨터화라는 측면에서 볼 때, 전통적인 머신 러닝 프로세스가 전반적으로 딥 러닝 프로세스를 앞지르는 듯합니다.

해석하기 쉽습니다:
고전적인 머신 러닝 프로세스는 해석하기 훨씬 쉽고 사용하기도 쉽습니