머신러닝 딥러닝 차이점 알고 계시나요? Chat GPT, Sparrow 등 범용 AI가 전문가들 뿐만 아니라 일반 사람들에게도 소개가 되면서 인공 지능에 대해서 전반적인 관심도가 높아졌습니다. 이에 딥러닝 머신러닝 인공지능 차이점을 궁금해하시는 분들이 많아졌습니다.
오늘 포스팅을 통해서 머신러닝 딥러닝 차이점을 알아보는 시간이 되었으면 좋겠습니다.
1. 머신 러닝과 딥러닝의 간단 정의
(1) 머신 러닝
머신 러닝 혹은 기계 학습이란 경험을 통해서 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘입니다. 일반적인 언어로 이해해도 기계가 학습을 한다.라는 의미를 가지고 있습니다. 전문 용어로 표현을 하면, 머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍을 하지 않고 작업을 수행하기 위해서 알고리즘을 사용하여 데이터로부터 학습을 하는 것입니다.
(2) 딥 러닝
딥 러닝은 인간의 '뇌'를 모델로 하는 복잡한 알고리즘입니다. 소위 말해서 심층 신공 신경망(ANN)에 대한 훈련을 의미합니다. 쉽게 말해서 머신러닝이 수학적으로 진일보한 버전이라고 생각하시면 됩니다. 딥 러닝이 학계에서 주목을 받는 이유는 기존에 머신 러닝에서 도출할 수 없었던 결과를 도출해 내기 시작하면서입니다. 또한, 인간의 뇌와 비슷한 과정을 거쳐서 의사결정을 하므로 인간의 개입이 거의 필요하지 않습니다.
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2. 머신 러닝 딥러닝 차이점 4가지
| 구분 | 머신 러닝 | 딥 러닝 |
| 개념상의 차이점 | 비정형적 데이터 X | 비정형적 데이터 0 |
| 인간의 개입 여부 | 0 | x |
| 데이터 처리량 차이 | 적다 | 많다. 많게는 수조 개가 필요 |
| 알고리즘차이 | 간단한 모형 | 복잡하고 정교함 |
차이점 1: 개념상의 차이점
머신 러닝과 딥러닝의 개념상의 차이점은 위에 사진과 같습니다. 인공 지능, 머신 러닝, 딥러닝 순으로 개념의 관계가 설정되어 있습니다. 이에서 가장 중요한 차이점은 그림, 언어, 음성 등을 인식하는지 여부에 따라 큰 차이가 있습니다. 머신 러닝은 비정형적 데이터(그림, 언어 등)를 처리할 수 없지만, 딥 러닝의 경우에는 비정형적 데이터의 처리가 가능합니다.
차이점 2: 인간이 개입 여부
머신 러닝은 인간이 개입하여 통제하여야 합니다. 정보가 input 되고 output 되는 과정에서 인간이 개입하여 조건식 등을 수정해 주어야 기계가 올바른 결과물을 산출할 수 있습니다. 반면에, 딥 러닝의 경우 자체 오류 수정을 할 수 있어서 인간의 개입이 최소화됩니다.
차이점 3: 데이터 처리량의 차이
머신 러닝은 수천 개의 데이터만으로도 작동하지만, 머신러닝은 보통 수백만, 수억의 데이터로 작동합니다.
차이점 4: 알고리즘의 차이
머신 러닝은 비교적 간편한 의사결정수 모형, 선형 함수 모델 등으로 구성이 되어 있습니다. 반면에 딥 러닝은 인공 신경망을 기반으로 하고 있기 때문에 인간의 두뇌와 비슷한 알고리즘으로 구성되어 있습니다.
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