이제 인공지능 AI는 일상생활, 각종 산업분야에 깊숙이 자리잡으면서
머신러닝과 딥러닝의 차이에 대해서 궁금해하시는 분들도 많으실 텐데요,
이번 시간에는 머신러닝 · 딥러닝의 핵심기술 분야와 최신 동향까지 살펴보도록 하겠습니다.
머신러닝(Machine Learning) 이해하기
머신러닝의 출발은 지난 1950~60년대 통계학적 기법과 패턴 인식 연구에서 비롯되었다고 할 수 있는데요,
머신러닝의 본질은 수많은 데이터를 통해서 규칙을 학습하는 알고리즘의 집합이라고 할 수 있습니다.
머신러닝의 주요 기술분야
머신러닝의 특징을 한 줄로 요약한다면 데이터에서 패턴을 학습해 스스로 패턴을 찾아낸다는 점인데요,
아래와 같은 기술을 통해 가능한 것입니다.
❇️지도학습(Supervised Learning): 입력값과 정답 데이터를 바탕으로 예측 모델을 학습함 (ex. 스팸메일 분류)
❇️ 비지도학습(Unsupervised Learning): 정답이 미포함된 데이터를 분석해서 패턴을 찾아냄 (ex. 고객 세분화)
❇️ 강화학습(Reinforcement Learning): 보상 시스템을 기반으로 최적의 행동을 하도록 학습함 (ex. 알파고)
딥러닝(Deep Learning) 이해하기
딥러닝은 머신러닝의 하위 분야이지만 딥러닝을 통해 놀라울만한 발전을 이끌어낸 기술입니다.
딥러닝의 핵심은 바로 '다층 인공신경망(Deep Neural Networks)을 이용해서
패턴, 특징을 추출하고 학습하는 것을 동시에 수행한다는 것입니다.
딥러닝의 주요 기술분야
그럼 이번에는 딥러닝의 주요 기술분야를 알아볼까요?
❇️ CNN(합성곱 신경망): 이미지를 분석하는데 탁월함 (ex. 얼굴 인식, 의료영상자료 판독)
❇️ RNN/LSTM(순환 신경망): 시계열 데이터 처리에 있어 강함 (ex. 음성인식 또는 번역)
❇️ Transformer: LLM(대규모 언어모델)의 기반이라 할 수 있음
이러한 딥러닝이 성장할 수 있게 된 데에는 빅데이터, GPU 연산, 클라우드 컴퓨팅이 발판이 되어주었다고 할 수 있습니다.
머신러닝VS딥러닝의 차이점
이번에는 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 표로 정리해 보도록 하겠습니다.
| 구분 | 머신러닝 | 딥러닝 |
| 특징 추출 | 사람이 직접 설계함 | 자동으로 특징을 학습함 |
| 데이터 필요량 | 소규모 데이터에도 적합함 | 대규모 데이터 확충이 필수임 |
| 연산 자원 | 가벼운 연산 가능 | GPU, TPU 등 고성능을 가진 자원 필요 |
| 학습 속도 | 빠르지만 단순함 | 느리지만 정교함 |
| 해석 가능성 | 결과 해석이 용이함 | 내부 구조를 해석하는데 어려움이 있음 |
| 적용 분야 | 금융 · 마케팅 예측 분석 등 | 이미지 ·음성 ·자연어 처리 등 |
머신러닝 · 딥러닝 실제 활용사례, 어디까지 왔나?
그럼 머신러닝과 딥러닝이 현재 어디에 활용되는지 사례를 알아볼까요?
머신러닝 활용사례
🟢은행의 신용카드 부정거래 등 이상거래 탐지
🟢이커머스(전자상거래)의 맞춤형 추천 시스템
딥러닝 활용사례
🟢 자율주행 자동차의 객체 인식
🟢 MRI 등 의료영상을 통한 암조직 탐지
🟢챗GPT와 같은 생성형AI 모델
향후 미래 전망은?
지금까지 머신러닝과 딥러닝에 대해서 알아보았는데요,
물론 한계점은 존재합니다.
머신러닝의 단점으로는
복잡한 데이터는 처리하기 어렵다거나
사람이 직접 특징을 찾아줘야 하는 경우도 많습니다.
그리고 아무리 데이터가 많아도 성능의 발전은 한계점이 있습니다.
딥러닝의 단점으로는
전기먹는 하마라는 점과
데이터가 적을 경우 성능이 나쁠 수도 있다는 점입니다.
또한 이런 결과가 나온데 대한 정확한 설명도 힘듭니다.
이런 단점을 가지고 있다 보니 머신러닝과 딥러닝을 상호 보완적 관계를 유지하고 있는데요,
지금은 둘 사이의 경계가 모호해지면서
AutoML과 같은 기술도 등장하고 있습니다.
어떤 기술에 얽매이기보다는
이런 기술이나 툴들을 적재적소에 활용할 수 있는 능력이 필요할 때입니다.