오늘은 ML(Machine Learning)과 TP(Traditional Programming)의 차이에 대해서 알아보겠다.

ML은 무엇인가?

(머신러닝, 딥러닝등 정리글)
이 글을 한 번 보고 와도 좋을 것 같다.

머신러닝을 간단하게 설명해보자면, 머신러닝은 학습, 추론 및 의사 결정을 가능하게 하기 위해 데이터의 패턴과 구조를 분석하고 해석하는 데 중점을 둔 전산 과학 분야이며, 쉽게 말해 머신 러닝을 통해 사용자는 컴퓨터 알고리즘에 엄청난 양의 데이터를 제공하고 컴퓨터가 분석하여 입력 데이터만을 기반으로 데이터 기반 권장 사항 및 결정을 내리도록 하는 것이다.

그렇다면 TP는?

TP(전통적인 프로그래밍)는 사람(프로그래머)이 프로그램을 만드는 수동적인 과정을 말한다. 그러나 논리를 프로그래밍하는 사람이 없으면 수동으로 규칙을 공식화하거나 코딩해야 하는 것이 TP이다.

ML vs TP

다음 사진은 ML과 TP의 차이를 설명할 때 자주 쓰이는 이미지 라고 한다.

기존 프로그래밍(TP)은 규칙과 데이터를 넣으면, 답을 알려준다.
그러나 머신러닝(ML)은 답과 데이터를 넣으면 규칙을 알려준다.

이렇게 보면 차이를 쉽게 이해할 수 있다.

글을 마치며

머신러닝은 데이터 준비, 자연어 인터페이스, 자동 이상값 감지, 권장 사항, 인과 관계 및 중요성 감지를 비롯한 여러 영역에서 내장된 분석의 가치를 높일 수 있기에, 이러한 모든 기능은 사용자 통찰력을 높이고 의사 결정 편향을 줄이는 데 도움이 될 것으로 보이기에 다양한 이로운 결과르 기대해볼 수 있다.