hand-crafted features 와 End to end 차이점

딥러닝을 공부하기 앞서 hand-crafted features와 End to end 차이점을 알면 좋을 것 같다.

 

 

일단 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 알아야한다.

 

 

• 인공지능(Artificial Intelligent, AI)은 인간이 지닌 지적 능력의 일부 또는 전체를 인공적으로 구현한다는 의미로 가장 큰 개념이다.
• 머신러닝(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로써 컴퓨터가 학습할 수 있도록 알고리즘을 개발하는 분야를 말한다.
• 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝을 위한 하나의 기술적모델에 불과할 뿐이다.

 

머신러닝 

전문가에 의해 고안된 아이디어를 바탕으로 직접 설계된 수제 특징(hand-crafted features) 등을 추출하고, 이들 특징을 기반으로 학습하여 문제를 해결하는 방식이다.

 

딥러닝

학습과정에서 특징을 자체적으로 추출하고 학습까지 함께 수행한다.

 

즉 머신러닝은 hand-crafted features를 어떻게 추출하냐에 따라 학습이 어떻게 되는지 크게 달라지지만, 딥러닝은 자체적으로 추출해서 hand-crafted feature을 직접 추출할 필요가 없다. 이것이 End-to-end의 개념이다. 입력, 출력만 본다 , 즉 끝과 끝만 보고 중간의 과정은 기계가 알아서 학습한다 이런 의미이다.