머신러닝과 딥러닝의 차이

공부/AI

머신러닝과 딥러닝의 차이

해니0 2024. 6. 29. 16:33

인공지능(Artificial Intelligence, AI)

컴퓨터와 기계를 이용하여 인간의 지능과 연결된 학습, 추론, 창조, 이미지 인식 등의 인지 문제를 인공적으로 해결하는데 주력하는 컴퓨터 공학 분야 중 하나입니다. 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터로 데이터 분석, 패턴 인식 지능형 문서 처리, 성능 모니터링, 예측 학습 등 다양한 분야에서 인공지능이 활용되고 있습니다.

인공지능 사용 사례는 자율주행 차량, 챗봇, 얼굴 인식 등 일상 생활 속에서도 다양하게 찾아 볼 수 있습니다.

이전부터 생각하는 기계라는 개념은 존재했지만 전자 컴퓨팅 출현 이후 인공지능은 더욱 발전하게 되었으며 관련된 중요한 사건은 다음과 같습니다.

연도	사건
1950년	앨런 튜닝의 Computing Machinery and Intelligence 출판 ’기계가 생각할 수 있는가’를 답하기 위해 컴퓨터가 인간과 동일한 지능을 보여줄 수 있는지 판단하는 튜링 테스트 소개
1956년	존 매카시가 최초 AI 컨퍼런스에서 ‘인공지능’이라는 용어 사용 앨런 뉴웰이 최초로 실행 가능한 AI 소프트웨어 프로그램인 로직 이론가(Logic Theorist) 개발
1967년	프랭크 로젠블랫이 학습한 신경망에 기반한 최초의 컴퓨터 개발
1980년대	역전파 알고리즘을 사용하여 스스로 학습하는 신경망이 AI 애플리케이션에 사용되기 시작
1997년	IBM의 Deep Blue가 당시 세계 체스 챔피언이던 게리 카스파로프에게 승리
2011년	IBM Watson이 제퍼디에서 챔피언 켄 제닝스와 브래드 러터에게 승리
2015년	콘볼루션 신경망이라는 특수한 종류의 심층 신경망을 사용하는 Baidu의 Minwa 슈퍼컴퓨터가 사람보다 높은 정확도로 이미지를 식별하고 분류
2016년	딥 신경망을 기반으로 한 DeepMind의 알파고 프로그램이 세계 챔피언 바둑 기사 이세돌에게 승리
2023년	ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델과 LLM의 증가

이처럼 오랜시간 연구되어온 인공지능은 최근 들어 폭발적으로 관심도가 증가하고 있습니다. 인공지능의 발전으로 인공지능 기술이 적용되는 분야가 점점 증가할 것으로 예측됩니다.

머신러닝(Machine Learning, ML)

머신러닝이란?

인공지능의 하위 분야로 많은 양의 데이터를 제공하여 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 알고리즘을 사용하여 시스템이 자율적으로 학습하고 개선할 수 있게 하는 기술입니다.

특정 작업을 수행하고 패턴을 식별함으로써 정확한 결과를 제공하는 방법을 머신에 학습시키는 것으로 컴퓨터 시스템이 더 많은 경험과 환경을 학습하고 자동으로 개선 작업을 수행하며 데이터가 많을수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 다량의 데이터를 분석하고 유용한 정보를 학습한 후 정보에 입각한 결정을 내리며 학습을 거듭할수록 더 많은 데이터에 노출되며 점차 성능이 개선됩니다.

딥러닝(Deep Learning, DL)

딥러닝이란?

인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공지능 방식입니다. 그림, 텍스트, 사운드 등 데이터의 패턴을 인식하고 예측하며 이미지를 설명하거나 사운드 파일을 텍스트로 변환하는 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 자동화하는데 딥러닝을 사용할 수 있습니다. 딥이란 단어는 연속된 층으로 표현을 학습한다는 개념을 나타내며 데이터로부터 모델을 만드는 데 얼마나 많은 층을 사용했는지가 모델의 깊이가 됩니다.

딥러닝의 사용 사례로는 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등이 있습니다.

머신러닝과 딥러닝의 차이

	구조와 복잡성	특성 추출	데이터 요구량	학습 시간과 연산 능력	적용 사례
머신러닝	상대적으로 단순한 알고리즘과 모델	사람이 수행	적은 데이터로도 작동	학습 시간이 짧고 적은 연산 능력	스팸 필터링, 고객 이탈 예측, 주가 예측, 품질 검사 등
딥러닝	다층 신경망을 포함한 복잡한 모델	모델이 자동으로 수행	많은 데이터 필요	학습 시간이 길고 높은 연산 능력	이미지 인식, 음석 인식, 자연어 처리, 자율 주행 자동차, 의료 진단 등

머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 하위 분야로 같은 의미로 사용되는 경우도 있지만 기술적 구현 방식과 데이터 요구량, 연산 능력, 적용 사례등의 차이가 있습니다. 작성된 내용은 머신러닝과 딥러닝을 서로 다른 기술처럼 표현했지만 본질적으로 딥러닝 또한 머신러닝의 한 형태로 더욱 복잡한 문제를 해결하기 위해 발전된 기술이라고 볼 수 있으며 각각의 장단점이 있기 때문에 문제의 성격에 따라 적합한 기술을 선택해야 합니다.

머신러닝은 학습을 위해 인간의 개입에 더 의존적입니다. 데이터 입력 간 차이를 이해하기 위해 인간이 기능의 계층 구조를 결정해야하고 일반적으로 학습을 위해 보다 구조화된 데이터가 필요합니다. 빠른 예측이 필요한 경우 유용합니다.

딥러닝은 프로세스의 특징 추출 부분 중 대부분을 자동화하여 사람이 직접 개입해야 하는 부분을 없애고 더 큰 데이터셋을 사용할 수 있습니다. 복잡한 데이터 패턴을 분석하고 대규모 데이터가 있는 경우 좋은 성능을 발휘합니다.

결론

인공지능	머신이나 시스템이 사람처럼 감지, 추론, 행동, 적응하도록 지원하는 광범위한 개념
머신러닝	머신이 데이터에서 지식을 추출하여 자율적으로 학습할 수 있게 해주는 인공지능의 애플리케이션
딥러닝	머신러닝 방법론 중 하나로 인공 신경망을 기반으로 복잡한 패턴을 인식하고 예측을 생성하는 인공지능의 애플리케이션