머신러닝과 딥러닝의 차이

머신러닝 (Machine Learning, ML)과 딥러닝의 차이 이야기입니다.

머신러닝(Machine Learning, ML)과 딥러닝(Deep Learning)은 모두 인공지능(AI)의 하위 분야이며, 데이터에서 학습하여 패턴을 추출하고 이를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 기술입니다.
두기술모두 데이터 분석 및 예측 모델링에 사용됩니다.
하지만 이 둘은 접근 방식, 구조, 복잡성, 그리고 사용 사례에서 차이가 있습니다.
 

정의와 개념

◆ 머신러닝 (ML)
데이터를 기반으로 학습하여 특정 작업을 수행하는 알고리즘의 집합입니다.
사람이 특징(Feature)을 직접 설계하고, 그 특징을 기반으로 알고리즘이 학습합니다.

기계학습

일반적으로 구조화된 데이터를 잘 처리합니다.
숫자, 텍스트, 범주형 데이터 등 명확한 형태의 데이터를 기반으로 학습합니다.
예 : 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트 등.
◆ 딥러닝 (DL)
머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하여 데이터를 학습합니다.
특징 추출 과정을 자동화하며, 대규모 데이터와 높은 연산 능력을 요구합니다.

딥러닝 계층

비구조화된 데이터, 즉 이미지, 음성, 자연어 등 복잡하고 다양한 형태의 데이터를 효과적으로 처리하는 데 뛰어납니다.
예 : 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 트랜스포머(Transformer) 등.

특징 추출 과정

◆ 머신러닝
특징 추출(Feature Engineering)은 사람이 직접 수행합니다.
이를 특징 엔지니어링이라고 합니다.
예를 들어, 이미지 분류 문제에서 색상, 경계선, 모양 등을 사람이 정의한 후 모델에 입력합니다.
◆ 딥러닝
특징 추출을 포함한 학습 과정이 자동으로 이루어집니다.
즉, 특징 엔지니어링에 대한 의존도가 낮습니다.
다층 신경망을 통해 데이터의 복잡한 패턴을 스스로 학습합니다.
예 : 원본 이미지를 그대로 입력으로 받아 학습.

데이터 비교

데이터와 연산 요구사항

◆ 머신러닝
비교적 적은 양의 데이터로도 성능이 좋은 모델을 학습시킬 수 있습니다.
연산량이 적어 컴퓨팅 자원이 많이 필요하지 않습니다.

데이터 요구사항

◆ 딥러닝
대규모 데이터셋이 필요하며, GPU/TPU와 같은 고성능 연산 자원을 요구합니다.
딥러닝 모델은 많은 양의 데이터를 통해 학습해야 좋은 성능을 발휘합니다.
예 : 자율주행 자동차, 음성 인식, 자연어 처리(NLP) 등.

학습 시간

◆ 머신러닝
일반적으로 딥러닝보다 학습 시간이 짧습니다.
◆ 딥러닝
복잡한 모델 구조와 많은 양의 데이터 때문에 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
 

모델 구조

◆ 머신러닝
단순하고 해석 가능한 알고리즘 구조가 많습니다.
예 : 선형 회귀는 직선으로 데이터 관계를 설명할 수 있습니다.
◆ 딥러닝
다층 신경망(Multi-layer Neural Network)을 기반으로 하며, 구조가 매우 복잡합니다.
예 : 수백에서 수천 개의 층을 가진 딥러닝 모델.

응용 분야

◆ 머신러닝
소규모 데이터나 단순한 관계를 가진 문제에 적합.
예 : 금융 사기 탐지, 추천 시스템, 의료 진단 등 다양한 분야에 활용됩니다.
◆ 딥러닝
복잡하고 비선형적인 데이터를 다룰 때 적합.
예 : 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 게임 AI 등 복잡하고 고차원적인 문제 해결에 주로 사용됩니다.

머신러닝과 딥러닝 비교

딥러닝의 블랙박스 용어 이해하기

딥러닝에서 "블랙박스"라는 말은 "과정은 안 보이고 결과만 알 수 있는 상태" 를 뜻합니다.
즉, 딥러닝 모델은 입력 데이터를 넣으면 결과를 내놓지만, 그 과정이 너무 복잡하고 추상적이어서 사람이 이해하기 어렵다는 의미예요.

해석 가능성

예를 들어 설명하면,
어떤 사진을 입력하면 "이건 고양이입니다"라고 말합니다.
하지만 딥러닝 모델이 "왜 고양이라고 판단했는지"를 사람이 직접 이해하기 어렵기 때문입니다.
 
두 접근법은 문제의 복잡성, 데이터의 크기, 연산 자원에 따라 선택적으로 사용되며, 서로 보완적으로 활용될 수 있습니다.

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