규칙 기반 모델과 딥러닝 기반 모델 비교

 

규칙 기반 모델 vs 딥러닝 기반 모델 비교

 

 

 

규칙 기반 모델

 

- 규칙 구축에 대한 시간이 많이 필요하지만 논리적 추론을 통해 결론을 생성

- 결과에 대한 해석이 가능함

- 학습에 필요한 데이터가 비교적 적게 필요, 학습한 모델은 규칙을 정의한 전문가의 수준이 최대 성능임

- 전문가의 오류를 동일하게 반복

 

 

딥러닝 기반 모델

 

- 논리적 추론이 아닌 귀납적 근사에 의한 결론을 생성

- 결과에 대한 해석이 어려움

- 학습에 필요한 데이터가 많이 필요

- 학습한 데이터에 의존적이기 때문에 데이터 정책/윤리에 위반되지 않는 데이터를 선별해야함

- 학습한 모델이 전문가가 생각하지 못한 새로운 방법을 찾아내기도 함(알파고 vs 이세돌)