머신 러닝 딥 러닝 차이 : 개념부터 차이까지 완벽 총정리
AI에 관한 이야기를 나눌 때 빠지지 않는 단어가 있습니다. 바로 머신러닝과 딥러닝인데요. 이 둘이 AI 머신의 알고리즘에 관한 것이라는 사실은 이제 많이 알려져 있지만, 정확히 그것이 무엇인지에 대해서는 헷갈려 하시는 분들이 많습니다.
오늘은 머신러닝과 딥러닝, 그리고 그 둘은 무엇이 다른 것인지에 대해 이야기해 볼게요.
📌 목차
- 머신 러닝(Machine Learning)
- 딥 러닝(Deep Learning)
- 머신 러닝 딥 러닝 차이 간단정리
머신 러닝(Machine Learning)
머신 러닝이란 시스템이 스스로 학습을 하고 그에 따른 데이터를 생성할 수 있게 하는 인공지능의 하위 집합을 말하는 것으로, 인공지능 구현 방법 중 하나입니다. 주어진 것(데이터)에 대해 스스로 분석과 학습을 하고, 그에 대해 판단하여 알맞은 결과를 내는 것을 말하는 건데요.
흔히 AI에 대한 이야기를 할 때 많이 나오는 ‘알고리즘(algorithm)’을 만드는 과정이라고 생각할 수 있습니다. AI는 우리가 하는 말(명령을 위해 입력하는 것, 프롬프트-prompt)을 듣고 그에 맞는 답변을 본인이 학습한 데이터 안에서 조합하여 내보냅니다.
이 과정을 ‘머신 러닝(Machine Learning)’ 이라고 부르는 것입니다. 단어 뜻 그대로, 기계(머신, Machine)가 학습(Learning)하는 모든 과정을 말하는 것입니다. 만약 ‘AI 모델 OOO이 머신 러닝을 마쳤다’라고 한다면, 기본 데이터를 모두 잘 학습하여 사용자의 명령에 따라 답변을 생성할 수 있는 준비를 마쳤다고 생각하시면 됩니다.
머신 러닝을 하는 다양한 방법들이 있기에, 최근에는 머신 러닝을 전문적으로 학습할 수 있는 과정들이 생기고 있기도 하죠.
딥 러닝(Deep Learning)
딥 러닝은 머신 러닝의 한 종류로, 심층 신경망을 사용하여 데이터를 학습하는 방법입니다. 머신 러닝에는 여러 가지 방법이 있는데, 그 중 하나로 최근 가장 많이 사용되고 있습니다.
머신 러닝의 의미가 기계가 데이터를 학습하게 하는 것이라고 말씀드렸었는데요. 딥 러닝은 이 학습 과정을 인간 두뇌의 학습 과정과 비슷하게 구현한 방식입니다. 인간 두뇌처럼 신경망을 통해 뇌가 상호작용을 하듯 데이터를 학습할 수 있게 하는 것인데요.
수많은 신경 세포들과 그를 잇는 신경들로 하여금 두뇌를 사용하듯, 인공적으로 만든 신경 세포인 ‘노드(node)’ 들을 잇는 ‘인공 신경망(artificial neural network)’을 만들어 학습을 하도록 하는 것입니다. 위 이미지에서 볼 수 있듯, 이것 때문에 AI를 표현할 때 동그란 세포에 그를 잇고 있는 그물망과 같은 모습들이 상징적인 그래픽으로 자리잡게 된 것이기도 하죠.
이 신경망을 여러 겹으로 겹겹이, 그리고 탄탄히 쌓아 설계하기에 심층 학습, 딥 러닝 이라고 부릅니다.
딥 러닝 방식을 사용하는 AI는 학습을 위해 받은 데이터를 노드로 나누고, 신경망을 통해 데이터간 정보 교환으로 데이터를 학습하고, 답변을 생성하고 만듭니다. 딥 러닝은 머신 러닝의 대표적인 방식 중 하나가 되었는데요. 현재는 음성 인식 장치, 얼굴 인식 장치, 자율 주행 시스템, 생성형 AI 등에 폭넓게 사용되고 있습니다.
머신러닝 딥러닝 차이 간단정리
- 머신 러닝 : 시스템이 스스로 학습을 하고 그에 따른 데이터를 생성할 수 있게 하는 인공지능의 하위 집합
- 딥 러닝 : 머신 러닝의 한 종류로, 심층 신경망을 사용하여 데이터를 학습하는 방법
딥 러닝은 머신 러닝의 방식 중 하나로, 다중 신경망을 이용해 마치 인간의 뇌와 비슷하게 머신이 데이터를 학습하도록 구성하는 방식입니다. 둘은 차이가 있다기보다는 AI 알고리즘 학습법에 관련된 것이죠.
인공지능을 만드는 방법의 집합 구조처럼 떠올려도 좋습니다. 인공지능을 이루는 것 중 하나로 머신 러닝이, 머신 러닝의 방법으로 딥 러닝이 있어요. 물론 딥 러닝이 매우 빠르게 성장하며 거의 하나의 독립된 AI 러닝 개념으로서 자리잡고 있기도 합니다.
AI 산업이 발전하며 이들 역시 계속해서 고도화되고 있는데요. 앞으로도 점점 뛰어난 성능으로 우리의 파트너가 되어 갈 AI, 어떤 모습을 그려갈지 기대됩니다.
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