짧은 AI 상식: 머신러닝과 딥러닝

머신러닝과 딥러닝은 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 두 기술 모두 데이터를 사용하여 패턴을 찾고, 예측과 분류를 수행하는 데 사용되지만, 그 구현 방식과 원리에서 차이가 있습니다.

 

머신러닝
머신러닝은 알고리즘이 데이터를 통해 학습하고, 기존에 없던 패턴이나 관계를 찾아내는 기술입니다. 머신러닝은 여러 알고리즘과 기법을 사용하여, 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning) 등의 분야로 나뉩니다. 특징을 추출하고 모델을 학습시키는 과정에서 사람이 직접 특징(feature)을 정의하거나, 알고리즘을 선택하는 경우가 많습니다. 일반적인 머신러닝 알고리즘으로는 선형 회귀(linear regression), 로지스틱 회귀(logistic regression), 서포트 벡터 머신(SVM), 결정 트리(decision tree) 등이 있습니다.

딥러닝
딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인공신경망(artificial neural networks) 기반의 알고리즘을 사용합니다. 딥러닝은 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron)과 같은 인공신경망의 발전으로 복잡한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 딥러닝 모델은 데이터를 입력받아 여러 층(layer)을 거쳐 최종 결과를 출력하는 구조로 이루어져 있습니다. 각 층은 연결 가중치(weights)를 갖고 있으며, 학습 과정에서 이 가중치가 최적화됩니다. 딥러닝은 머신러닝에 비해 높은 수준의 추상화를 제공하며, 사람의 개입을 최소화합니다. 대표적인 딥러닝 알고리즘으로는 컨볼루션 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 변환자(transformer) 등이 있습니다.

머신러닝과 딥러닝의 차이를 쉽게 이해할 수 있는 예시를 들어 설명해 드리겠습니다.

예를 들어, 고양이와 개를 구분하는 이미지 분류 문제를 해결하고자 한다고 가정합시다.

머신러닝의 경우
이미지에서 직접 특징을 추출하고자 합니다. 예를 들어, 귀의 모양, 꼬리의 길이, 코의 크기 등과 같은 특징을 사람이 직접 정의해야 합니다. 이러한 특징을 바탕으로 머신러닝 알고리즘(예: SVM, 결정 트리)을 사용하여 고양이와 개를 구분하는 모델을 학습시킵니다.

딥러닝의 경우
딥러닝 알고리즘(예: CNN)을 사용하면, 이미지의 원시 데이터를 입력으로 받아서 자동으로 특징을 추출합니다. 따라서 사람이 직접 특징을 정의할 필요가 없습니다. 여러 층(layer)을 거치며, 저수준 특징(예: 선, 색상)에서 고수준 특징(예: 귀, 꼬리)까지 추출하게 됩니다. 이렇게 추출된 특징을 통해 고양이와 개를 구분하는 모델을 학습시킵니다.

이 예시를 통해 알 수 있듯이, 머신러닝은 사람이 직접 특징을 정의하고 알고리즘을 선택하는 반면, 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 자동으로 특징을 추출하고 학습합니다. 딥러닝은 복잡한 문제를 해결하는 데 더 높은 수준의 추상화를 제공하며, 사람의 개입을 최소화합니다.

요약하면, 머신러닝은 데이터로부터 패턴을 찾아내는 기본적인 기술로 다양한 알고리즘을 사용하며, 딥러닝은 인공신경망 기반의 머신러닝 기법으로, 보다 복잡한 문제를 해결할 수 있는 높은 수준의 추상화를 제공합니다.