요즘 인공지능(AI)이 대세지만, 그 안에서도 ‘딥러닝(Deep Learning)’과 ‘머신러닝(Machine Learning)’이라는 용어가 자주 등장합니다. 비슷해 보이지만, 사실 이 둘은 명확한 차이가 있어요. 이 글에서는 딥러닝과 머신러닝의 개념부터 차이점까지 한 번에 정리해 드릴게요..
1. 머신러닝(Machine Learning)이란?
머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하도록 만드는 기술입니다. 사람이 직접 일일이 코딩하지 않아도, 데이터를 주면 알고리즘이 패턴을 찾아내고 결과를 예측할 수 있어요.
대표적인 머신러닝 알고리즘으로는 의사결정나무(Decision Tree), SVM(Support Vector Machine), K-최근접 이웃(KNN), 랜덤포레스트(Random Forest) 등이 있습니다. 주로 구조화된 데이터(표 형태의 데이터)에 강합니다.
2. 딥러닝(Deep Learning)이란?
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, **인공신경망(Artificial Neural Network)**을 여러 층으로 깊게 쌓은 구조입니다. 사람의 뇌를 흉내 낸 구조로, 특히 이미지, 음성, 텍스트 처리에 탁월한 성능을 발휘해요.
예를 들어 자율주행차, 음성 비서, 번역 앱, 챗봇 등에 딥러닝이 활용되고 있습니다. 딥러닝은 특히 비정형 데이터(이미지, 영상, 음성, 자연어 등)를 잘 처리합니다.
3. 딥러닝 vs 머신러닝: 어떤 차이가 있을까?
항목 머신러닝 딥러닝
정의 데이터를 통한 학습 신경망 기반 학습
데이터 요구량 적은 양도 가능 많은 데이터 필요
특징 특징 추출 필요 자동으로 특징 추출
계산 자원 비교적 적음 고성능 GPU 필요
적용 분야 금융, 마케팅, 추천 시스템 등 이미지/음성 인식, 자연어 처리 등
딥러닝은 머신러닝보다 학습에 훨씬 많은 데이터와 연산 자원이 필요하지만, 복잡한 문제를 더 정확하게 해결할 수 있어요. 반면 머신러닝은 빠르게 구현 가능하고 데이터가 적어도 유용하게 작동합니다.
4. 어떤 기술을 선택해야 할까?
데이터가 많고 복잡한 문제를 다룬다면 ➤ 딥러닝
빠르게 테스트하고 구현하고 싶다면 ➤ 머신러닝
결국, 둘 중 어떤 기술이 더 좋다기보다는, 문제에 따라 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
🔍 마무리하며
AI를 처음 공부하거나 프로젝트를 기획할 때, ‘딥러닝 vs 머신러닝’ 개념을 확실히 이해하는 것이 매우 중요해요. 두 기술 모두 앞으로도 계속 발전할 분야이기 때문에, 기본을 제대로 익혀두면 어떤 기술이든 유연하게 활용할 수 있답니다.