머신러닝과 딥러닝의 차이는 무엇일까요?

많은 사람들이 머신러닝과 딥러닝은 비슷하다고 생각합니다. 하지만 어떻게 다른지 정확히 설명하는 사람은 드믈죠. 보통 AI > 머신러닝 > 딥러닝이라는 공식으로 설명하는게 일반적이죠. 이 말이 틀린 설명은 아니지만 차이점에 대한 궁금증은 여전히 남아있습니다. 

 

 

이번 포스팅에서는 머신러닝과 딥러닝의 핵심 차이점을 알아보고 어떻게 두 기술이 서로 보완하면서 지금의 기술을 발전 시키고 있는지 살펴보겠습니다 
 

머신러닝 vs 딥러닝

개인적인 경험을 이야기해 보겠습니다. 머신러닝을 익숙하게 사용할 때쯤 딥러닝이 훨씬 정확도가 높다는 이야기가 들려왔습니다. 소문으로 들었던 기술이라 어렵게만 느껴졌습니다. 하지만 어느세 딥러닝은 가장 강력한 알고리즘으로 부상했습니다. 그 계기가 딥마인드의 알파고와 이세돌의 대결이었죠. 

 

그 순간, 더 이상 딥러닝 공부를 늦출 수 없다고 느끼게 됐죠. 모두 인공 지능이 기술의 진보를 이끌 거라고 말하고 있었으니까요. 알고보니 생각보다 딥러닝이 어렵지 않다는 것을 알게됐습니다. 지금은 현장에서 많이 사용되는 하나의 옵션이 됐습니다. 그러면 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 한번 보겠습니다. 

머신러닝(Machine Learning)은 기계학습이다.

머신러닝을 해석해보면 말그대로 기계가 학습을 하는 것입니다. 조금 더 풀어보면 입력 데이터에서 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 수식을 만듭니다. 그 수식(규칙)을 알고리즘이라고 표현합니다. 이는 기존 Rule-based Learning과 달리 들어온 정보(데이터)로 직접 학습하여 최적의 결정을 기계가 내립니다. 

 

머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 선형회귀, 로지스틱회귀, 의사결정나무, 군집분석, SVM 등이 머신러닝의 종류입니다. 각 알고리즘에 따라 어떻게 동작하는지는 다른 포스팅을 참고하시면 됩니다. 그리고 Rule-based Learning과 Machine Learning의 차이점은 링크를 참고하세요.
 

딥러닝(Deep Learning)은 신경망을 모방했다.

딥러닝은 머신러닝의 한 분야가 맞습니다. 기계가 학습하는 기본적인 개념은 같다는 것이죠. 머신러닝에서 따로 구분하는 이유는 딥러닝 기법에도 다양한 방법론들이 생기면서 하나의 분야로 떨어져 나간 것입니다. 딥러닝은 사람의 뇌의 신경망의 개념을 그대로 구현한 방법론입니다. 

 

마치 뉴런을 통해 신호를 전달하듯이 신경망을 통해 기계가 학습을 하는 방식입니다. 단순한 신경망에서 Layer(층)을 여러 개 쌓아 올린 다층 신경망(Multi-layer Neural Networks)으로 발전하면서 더 복잡한 데이터의 특징을 학습하고 해석합니다. 그래서 딥러닝은 어려운 문제도 풀 수 있는 높은 수준의 표현력을 가지고 있습이다. 특히 빅데이터 시대가 되면서 대량의 데이터에서 추출된 패턴을 통해 그 동안 미지 세계에 있었던 데이터에 대한 예측도 가능해졌습니다. 
 

머신러닝과 딥러닝의 차이점

머신러닝은 일반적으로 적은 양의 데이터에서도 상당한 성능을 발휘할 수 있지만, 딥러닝은 대량의 데이터가 필요한 경향이 있습니다. 따라서, 머신러닝은 데이터 수집이 어려운 환경에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 반면 딥러닝은 대규모 데이터셋에서 뛰어난 성과를 내며, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 복잡한 데이터에서 강력한 모델을 구축할 수 있습니다.

머신러닝 모델은 일반적으로 해석이 쉽고 설명 가능한 특징을 가지고 있습니다. 반면 딥러닝 모델은 복잡한 구조로 인해 해석이 어렵습니다. 이는 특히 의료, 금융 등에서 모델의 의사 결정을 설명해야 하는 상황에서 중요한 고려 요소입니다.

마무리

머신러닝과 딥러닝은 서로 보완적인 성격을 가지고 있습니다. 최근에는 이 둘을 결합하여 협력하는 연구가 늘어나고 있습니다. 머신러닝의 강점을 통해 적은 데이터에서도 높은 성능을 유지하면서, 딥러닝의 높은 표현력을 활용하여 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾는 방법을 활용하고 있습니다.

 

결론적으로 머신러닝과 딥러닝은 현대 기술의 중심에서 각기 다른 역할을 수행하고 있습니다. 머신러닝은 다양한 분야에서 적은 데이터에서도 높은 성능을 발휘하며, 딥러닝은 대규모 데이터셋과 복잡한 문제 해결에 탁월한 특성을 보여주고 있습니다.