머신러닝 딥러닝 차이와 인공지능(AI, Machine Learning, Deep Learning) 기술 이해하기 #1

오늘은 머신러닝 딥러닝 차이를 정리해 보겠습니다. 인공지능 기술에 대해 머신러닝이니 딥러닝이니 많이 들리기는 하는데, 뭐가 머신러닝이고 뭐가 딥러닝인지 구분하기 쉽지 않습니다. 이번 글에서는 이들 각각의 의미와 차이점에 대해 설펴보겠습니다.

머신러닝과 딥러닝의 차이

 

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머신러닝 딥러닝 차이와 인공지능

  머신러닝이란 무엇인가?

머신러닝은 컴퓨터가 사람처럼 데이터를 보고 스스로 학습하는 기술입니다.

과거의 컴퓨터는 사람이 직접 규칙을 만들어야만 움직였습니다.

예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 판단하려면

• "광고", "무료", "당첨" 같은 단어가 있으면 스팸으로 간주하는 규칙을 일일이 코드로 작성해야 했죠.

하지만 스팸 이메일은 끊임없이 변형되고, 모든 규칙을 만들어내는 것은 불가능에 가깝습니다.

 

이런 문제를 해결할 수 있는 방법으로 머신러닝이 이용되고 있죠. 컴퓨터에 데이터를 제공하고, 그 안에서 스스로 패턴을 찾아내게 하는 것이죠.

마치 아기에게 사과와 바나나를 보여주며 “이건 사과야”, “이건 바나나야” 하고 가르치는 것처럼요.

머신러닝은 크게 세 가지 방식으로 분류됩니다.

• 지도 학습: 정답이 있는 데이터를 이용해 학습합니다. (예: 고양이와 강아지 사진을 보여주고, 각각 이름을 알려주는 방식)
• 비지도 학습: 정답 없이 데이터의 숨은 구조를 찾아냅니다. (예: 쇼핑몰 고객 데이터를 분석해 비슷한 구매 패턴을 가진 그룹을 찾는 것)
• 강화 학습: 시행착오를 반복하며 보상을 최대화하는 방법을 배웁니다. (예: 게임 AI가 높은 점수를 얻기 위해 전략을 스스로 개선하는 것)

다시, 이메일 스팸 필터링을 생각해 보면, 머신러닝은 수천, 수만 개의 이메일을 분석해 스팸 특유의 단어나 링크 패턴을 스스로 찾아냅니다. 그 결과, 새로 들어온 이메일이 스팸인지 아닌지를 빠르게 판단할 수 있게 됐죠.

 

 

  딥러닝이란 무엇인가?

딥러닝은 머신러닝의 한 분야지만, 인간의 뇌 구조를 모방한 독특한 방식으로 차별화됩니다. 우리의 뇌는 수십억 개의 뉴런이 서로 연결되어 정보를 처리합니다. 딥러닝은 이러한 인간의 뇌를 본떠 인공신경망(Artificial Neural Network)을 만듭니다.

 

딥러닝의 가장 큰 강점은 특징을 자동으로 추출한다는 점입니다.

예를 들어, 고양이 사진을 인식한다고 해줘.

• 전통적인 머신러닝은 "고양이는 뾰족한 귀, 큰 눈" 같은 특징을 사람이 미리 지정해줘야 했습니다.
• 딥러닝은 수십만 장의 이미지를 보고 스스로 "고양이의 특징"을 찾아냅니다.

이 과정을 다음과 같이 비유해 볼 수 있을 것 같아요,

• 첫 번째 층은 선, 색 같은 단순한 요소를 감지하고,
• 다음 층은 귀, 눈 같은 형태를 인식하며,
• 더 깊은 층은 "이건 고양이 얼굴이야!"라는 결론을 도출합니다.

딥러닝 기술이 사용되는 실제 사례로는 스마트폰의 얼굴 인식 기능이 있습니다.

딥러닝 모델은 다양한 각도, 조명, 표정의 얼굴 이미지를 학습해 사용자를 정확히 인식합니다.

 

  머신러닝과 딥러닝의 핵심 차이점

머신러닝과 딥러닝은 공통점도 있지만, 다음 네 가지에서 분명한 차이를 보입니다.

항목	머신러닝	딥러닝
특징 추출 방식	사람이 중요한 특징을 사전에 골라야 함	스스로 데이터를 분석해 특징을 추출
데이터 요구량	비교적 적은 데이터로도 학습 가능	방대한 데이터가 필요
연산 자원	일반 컴퓨터로도 작동 가능	고성능 GPU, TPU 등 특수 하드웨어 필수
문제 해결 범위	구조화된 데이터와 정형화된 문제에 강점	이미지, 음성, 자연어 같은 비정형 데이터 처리에 강점

 

다음과 같이 말할 수 있듯 해요,

• 머신러닝은 레시피를 보고 요리하는 셰프라면,
• 딥러닝은 수많은 요리를 경험하며 스스로 레시피를 창조하는 셰프입니다.

 

  그럼, 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 완전히 다른 기술인가?

머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습해 문제를 해결하는 기술의 큰 틀이라 할 수 있어요. 이 안에는 다양한 알고리즘과 접근법이 포함되는데, 딥러닝은 그중 하나죠.

딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network), 특히 다층 구조(Deep Neural Networks)를 사용하는 머신러닝의 특화된 형태입니다.

말하자면,

• 머신러닝은 요리를 만드는 모든 방법을 포괄하는 ‘요리법’이고,
• 딥러닝은 그중 특정 재료와 기법(예: 오븐으로 굽기)을 사용하는 ‘특별한 요리법’입니다.

딥러닝은 머신러닝의 원리를 기반으로 하지만, 몇 가지 점에서 차별화될 수 있어요.

• 특징 추출: 머신러닝은 사람이 데이터의 중요한 특징(예: 집값 예측 시 평수, 위치 등)을 미리 골라줘야 하는 경우가 많습니다. 딥러닝은 데이터를 보고 스스로 특징을 찾아냅니다.
• 데이터와 자원: 딥러닝은 방대한 데이터와 강력한 연산 자원(GPU 등)이 필요합니다. 반면, 머신러닝은 적은 데이터와 일반 컴퓨터로도 실행 가능한 경우가 많습니다.
• 문제 해결 범위: 머신러닝은 명확한 구조의 문제(예: 스팸 필터링)에 적합하고, 딥러닝은 복잡한 비정형 데이터(예: 이미지 인식, 음성 처리)에 강합니다.

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