4-(1) 딥러닝과 머신러닝 간의 포함관계에 대해 설명해주세요.

(1) 딥러닝과 머신러닝 간의 포함관계에 대해 설명해주세요.

# 들어가며

예시 답안 (코드잇 제공)

딥러닝과 머신러닝의 포함관계는 딥러닝이 머신러닝의 한 부분이라는 점에서 설명할 수 있습니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 스스로 학습하여 예측하거나 의사 결정을 내리는 알고리즘과 기술을 총칭하는 개념입니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 한 알고리즘을 사용해 데이터를 학습합니다. 머신러닝은 다양한 알고리즘을 포함하며, 주로 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 접근법으로 데이터를 학습합니다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀, 결정 트리, SVM 등이 있으며, 데이터를 처리하기 위해 사람이 직접 중요한 특징(feature)을 설계하는 작업이 필요합니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 영역으로, 신경망 구조를 기반으로 데이터에서 스스로 특징을 추출하여 학습합니다. 사람이 개입해 특징을 설계하지 않아도 되며, 대량의 데이터를 처리할수록 높은 성능을 발휘합니다. 딥러닝은 특히 이미지, 음성, 자연어 처리 등에서 강력한 성능을 보이며, 주요 기술로 CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), 트랜스포머 등이 있습니다. 정리하자면, 딥러닝은 머신러닝의 한 갈래로, 더 복잡한 데이터와 문제를 해결하기 위해 인공신경망을 활용하는 기술입니다. 머신러닝은 딥러닝을 포함한 더 광범위한 알고리즘과 방법론을 아우르는 개념입니다. 쉽게 말해, 모든 딥러닝은 머신러닝이지만, 모든 머신러닝이 딥러닝은 아닙니다.