합성곱을 이용한 CNN 알고리즘을 사용하여, 이미지 인식률이 대폭 향상됨을 배워보았다.
비록 원리는 완벽하게 이해하지 못 했어도, 사용하다 보면 이해가 높아진다.
단기간에 많은 내용을 학습하고 있으니, 모든 내용을 소화하지 못 하는 게 당연하고, 결국 진짜 이해는 실무에서 자주 사용하는 과정에서 이루어진다.
결국 데이터의 종류와 양에 따라, ML & DL 선택이 달라진다.
정형화된 데이터이면서 양이 적을 경우에는 ML의 성능이 뛰어나고, 비정형화된 데이터 혹은 양이 많을 경우에는 DL의 성능이 뛰어나다.
기본적인 모델 생성의 프로세스는 ML이든 DL이든 어떤 알고리즘이든 동일함을 이해하고, 각각의 특성을 알아두면 된다.