ML 대 DL 두 기술의 차이점은 무엇입니까?

기계 학습이란?

인공 지능의 파생물은 기계 학습(ML)입니다. 기계 학습(ML) 애플리케이션을 사용하면 컴퓨터가 과거 경험에서 자동으로 학습하고 명시적으로 설계된 상황(예: 적응 가능)에 따라 발전할 수 있습니다. ML은 주로 데이터 세트에 액세스하여 목적에 맞게 활용할 수 있는 프로그램을 만드는 데 사용됩니다. 전체 절차는 잠재적 인 개발 패턴을 식별하고 주어진 정보를 기반으로 미래에 더 나은 판단을 내리기 위해 데이터를 관찰하기 때문에 자체 평가입니다. 컴퓨터가 좋은 데이터 뱅크 없이는 정확한 답을 배울 수 없기 때문에 데이터 품질이 중요합니다.

기계 학습(ML)의 주요 목표는 컴퓨터가 사람의 개입 없이 경험을 통해 독립적으로 학습 할 수 있도록 하는 것입니다. 기계 학습 시장 추정 시장 조사 미래, 38.76 년까지 예상 기간 동안 CAGR 의 증가에 대한 유리한 평가가 2030 년까지입니다. 향후 몇 년 동안 시장 점유율 평가가 증가할 가능성이 더 높으며 추정되는 미화 1,065억 2천만 달러입니다. 기계 학습 시장의 성장은 기술 및 자동화의 사용 증가에 의해 지원됩니다. 클라우드 기반 시스템이 수많은 장점으로 인해 더 널리 사용됨에 따라 성장하는 시장 성장이 예상됩니다.

또한 AI 통합 프로세서, 네트워킹 시스템 및 통합 메모리 시스템으로 인해 시장 점유율에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 기계 학습 시장 성장의 주요 동인은 기술 혁신으로 인한 AI 애플리케이션 및 기계 학습의 사용 증가입니다. 기계 학습 알고리즘, 전략 및 프레임워크는 전 세계 시장이 복잡한 문제를 너무 빨리 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한 대부분의 기업과 부문은 부담을 줄이기 위해 새로운 개념과 방법을 만들려고합니다. 결과적으로 기계 학습 시장이 발전하고 확장되었습니다. 이러한 확장되는 기본 요소 외에도 몇 가지 부정적인 요소가 시장을 하락시킵니다. 그러나 업계는 이러한 장애물을 극복 할 수있는 수십 년 동안 예상되는 기회를 갖게 될 것입니다.

기계 학습 시스템과 전 세계적으로 널리 수용된 덕분에 긍정적인 시장 성장이 달성되었습니다. 기계 학습 시장 예측에 따르면 AI 기반 플랫폼의 채택은 지난 몇 년 동안 증가했으며 앞으로도 계속 증가할 것입니다. 42.08%의 복합 연간 성장률의 증가로, 시장 점유율은 38억6천만미국달러에 달할 것으로 예상된다. 그러나 CAGR은 가능성과 어려움에 따라 향후 변경 될 수 있습니다. 기계 학습 시스템은 기술 조직 및 기업의 세계적인 부상으로 인해 큰 수요가 있습니다.

시장 수요를 증가시킬 것으로 예상되는 여러 가지 이유가 있습니다. 시장 확장을 촉진하는 원인 외에도 몇 가지 변수가 시장을 하락시킵니다. 시장은 예상 기간 동안 더 확장될 것으로 예상되며 향후 성장에 대한 상당한 전망이 있습니다. 이러한 상승은 COVID-19 전염병으로 인한 시장 손실을 상쇄할 것입니다.

딥 러닝: 무엇입니까?

AI 및 기계 학습 하위 집합에는 딥 러닝도 포함됩니다. 시뮬레이션 된 신경망 (SNN)이라고도하는 신경망은 인간 두뇌의 행동을 모방하기 위해 계산에 대한 연결 주의적 접근 방식을 기반으로 정보 처리의 수학적 또는 계산 모델을 사용하는 자연 또는 인공 뉴런의 연결된 모음입니다. 신경망은 딥 러닝에 사용됩니다.

패턴을 찾기 위해 DL 알고리즘은 정보 처리 패턴을위한 프레임 워크를 구축합니다. 인간의 뇌가 정보의 우선 순위를 적절하게 지정하기 때문에 어떻게 기능하는지와 비슷합니다. DL은 컴퓨터가 DL에서 자체 관리되기 때문에 ML보다 더 광범위한 데이터 세트와 비지도 예측 기술을 사용합니다.

딥 러닝 시장은 예측 기간 동안 약 28.93%의 CAGR로 성장할 것입니다. 딥러닝 시장은 그 기간 동안 1,657억 9천만 달러를 벌어들일 것입니다. 시장의 확장은 디지털 음성 지원 및 증강 및 가상 현실을 전문으로하는 신생 기업의 인기가 높아짐에 따라 크게 영향을받습니다. 또한 전 세계적으로 확장되는 의료 산업이 시장 확장에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

또한 챗봇의 개발, 딥 러닝 기술 및 R & D 지출 증가는 모두 시장 확장에 기여합니다.

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