머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다.

머신러닝은 다양한 알고리즘을 사용하여 데이터로부터 패턴을 찾고 모델을 구축하는 과정이며,

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 인공신경망을 기반으로 한 알고리즘을 사용합니다.

딥러닝은 머신러닝에 비해 복잡한 계층 구조와 대량의 데이터를 사용하여 더욱 정교한 학습과 예측을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 붓꽃 데이터 세트를 사용하여 붓꽃의 종류를 분류하는 머신러닝과 딥러닝 예제를 들어 설명하겠습니다.

1. 머신러닝 예제: 여기서는 로지스틱 회귀를 사용합니다.

import numpy as np 
import pandas as pd 
from sklearn.model_selection 
import train_test_split from sklearn.linear_model 
import LogisticRegression from sklearn.metrics 
import accuracy_score 

# 붓꽃 데이터 불러오기 
from sklearn.datasets import load_iris 
iris = load_iris() 

# 데이터 분할 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) 

# 로지스틱 회귀 모델 학습 
lr = LogisticRegression(max_iter=200) lr.fit(X_train, y_train) 

# 예측 및 정확도 확인 
y_pred = lr.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 

2. 딥러닝 예제: 여기서는 간단한 인공신경망을 사용합니다.

import numpy as np
import pandas as pd 
from sklearn.model_selection 
import train_test_split from sklearn.preprocessing 
import StandardScaler from tensorflow.keras.models 
import Sequential from tensorflow.keras.layers 
import Dense from tensorflow.keras.utils 
import to_categorical 

# 붓꽃 데이터 불러오기 
from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() 

# 데이터 분할 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) 

# 데이터 정규화 
scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) 

# 원-핫 인코딩 
y_train = to_categorical(y_train, 3) y_test = to_categorical(y_test, 3) 

# 인공신경망 모델 생성 및 학습 
model = Sequential() model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(4,))) 
model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(3, activation='softmax')) 
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 
model.fit(X _train, y_train, epochs=50, batch_size=10, verbose=0)

예측 및 정확도 확인

accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Accuracy:", accuracy)

위 두 예제에서, 머신러닝 예제에서는 로지스틱 회귀 알고리즘을 사용하여 붓꽃의 종류를 분류하고, 딥러닝 예제에서는 인공신경망을 사용하여 같은 작업을 수행했습니다.

두 예제 모두 머신러닝 및 딥러닝의 기본 원리와 개념을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

학생들이 이러한 예제를 통해 머신러닝과 딥러닝의 차이를 이해하게 되면,

데이터 분석 및 인공지능 분야에서 사용되는 다양한 기술과 알고리즘을 학습하는데 더욱 흥미와 동기를 가질 수 있을 것입니다.

이를 바탕으로, 학생들은 데이터 분석 및 인공지능과 관련된 다양한 문제를 해결하고, 실제 산업 현장에서 적용 가능한 능력을 기를 수 있습니다.