딥러닝 vs 머신러닝

조금 오해가 있으신 거 같습니다. 딥러닝 안에 머신러닝이 있는 것이 아니라 머신러닝 안에 딥러닝이 있는 겁니다. 머신러닝보다 딥러닝이 대용령 데이터에 유리한 것은 맞습니다. 실무적인 부분은 경험해보지 않아 모르지만 일반적으로 석사 이상 요구하고 개발 분야에 비해 진입 장벽이 굉장히 높은 학문입니다. 또한 머신러닝 딥러닝 둘 중 하나로 잡아서 가는 것이 아니라 다 아셔야 합니다. 상황별로 어떤 상황은 머신러닝을 사용했을 때 정확도나 예측도가 높고 어떤 상황은 딥러닝을 사용했을 때 정확도나 예측도가 높습니다. 이것은 개인의 선택이 아닌 자신이 연구하고 있는 비즈니스에서 어떤 모델을 활용해야 더 나은 양질의 결과가 나오냐의 문제라고 생각합니다. 실무적인 부분은 다른 분이 답변해드릴 거 같습니다. 도움이 되셨으면 좋겠네요!

안녕하세요~ 도움을 드리려고 답변 드립니다. 딥러닝과 머신러닝의 확실한 차이로는 머신러닝과 딥러닝은 비슷한 목적을 가지고 있지만, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 보다 깊은 수준의 학습과 패턴 인식을 위해 설계되었습니다. 그래서 굳이 나눈다면 머신러닝 엔지니어 vs 딥러닝 엔지니어로 실무에서의 직무가 있는데 머신러닝 엔지니어는 데이터 수집, 전처리, 모델 학습 및 평가, 머신러닝 모델의 설계와 구현을 담당합니다. 또한 주어진 문제에 대한 최적의 머신러닝 솔루션을 개발합니다. 딥러닝 엔지니어는 딥러닝 모델의 설계, 훈련, 평가 및 최적화, 대용량 데이터셋에 대한 딥러닝 모델을 설계하고 구현합니다. 그래서 이미지, 음성, 자연어 등의 다양한 분야에서 딥러닝 기술을 활용하여 문제를 해결합니다. 그러나 이러한 직무들은 서로 융합되어 있을 수 있고, 조직의 크기와 목적에 따라 업무 범위가 달라질 수 있습니다. 머신러닝/딥러닝, 백엔드로 공부, 진로 및 취업 상담/고민은 아래 링크를 통해 자세한 안내 도와드리겠습니다 https://naver.me/5Vliudns