딥러닝과 머신러닝의 차이점

딥러닝과 머신러닝의 차이점

 

목차

 

인공지능(AI)의 발전은 지속적으로 이루어지고 있기 때문에 어렵게 느껴질 수 있는데요. 가장 기본적으로 접근을 해보자면 인공지능의 혁신은 머신러닝과 딥러닝으로 요약이 가능합니다. 오늘은 이 두가지의 차이점을 살펴보면서 예시도 함께 둘러보도록 하겠습니다.

 

머신러닝

 

가장 먼저 머신러닝이란, 데이터를 구문 분석하여 이 자료를 이용해 학습을 한 후, 정보를 바탕으로 결정을 내리기 위하여 학습한 내용을 적용하는 알고리즘을 말합니다.

예를 들어 우리가 흔히 이용하는 음악 스트리밍을 들을 때 음악적 취향이 비슷한 사용자의 라디오를 추천해주거나 내가 들었던 노래와 관련성이 있는 취향의 노래들을 추천해주는데 바로 이러한 기능이 머신러닝이 적용된 사례라고 할 수 있습니다.

머신러닝은 여러 분야에 걸쳐 존재하고 있는데 마치 가상의 개인 비서가 하고자 하는 목적에 대하여 끈임없이 공부하고 학습하고 있는 존재라고 볼 수 있습니다. 따라서 주어진 데이터를 가지고 기능을 수행하기 때문에 시간이 지나면서 그 기능이 점차 향상됩니다. 

 

딥러닝

 

그렇다면 딥러닝은 무엇일까요? 딥러닝은 사람이 결론을 내리는 방식과 유사한 논리 구조를 가지고 데이터를 지속적으로 분석하도록 설계가 되어 있습니다. 

 

이를 달성하기 위하여 딥러닝 기술은 인공 신경망이라는 계층화된 알고리즘을 사용하게 되는데요. 이러한 신경망의 설계는 사람의 두뇌와 닮아 있으며 이러한 생물학적 신경망에서 영감을 얻어 표준 머신 러닝 모델보다 더 뛰어난 학습을 제공하도록 설계가 되었습니다.

딥러닝의 예시는 Google의 AlphaGO를 들 수 있는데, 표준 머신 러닝의 모델과 달리 특정 동작을 수행해야 할 시점을 알려주지 않아도 알아서 플레이하는 방법을 배웠으며 세계 유명한 여러 전문가들을 상대로 승리를 거머쥐었을 때 화제가 되기도 했습니다.

 

머신러닝 & 딥러닝 차이점

 

그렇다면 차이점은 무엇일까요? 우선 머신러닝은 알고리즘을 통해 데이터를 구문 분석, 해당 데이터를 이용해 학습하고 학습한 내용에 따라 근거있는 결론을 내리게 됩니다.

하지만 딥러닝의 경우 알고리즘을 계층으로 구성해 자체적으로 학습하며, 지능적인 결론을 내리는 인공신경망을 만듭니다.

딥러닝은 머신러닝의 하위 개념이며, 두가지 모두 인공지능의 카테고리 안에 속하지만 인간의 두뇌와 비슷한 구조를 가진 것은 딥러닝이라고 할 수 있습니다.

 

 

이러한 내용을 확인했을 때, 우리 미래에 머신러닝과 딥러닝을 활용하는 범위가 얼마나 확장성이 있고 포괄적인지 알 수 있는데요. 지금은 빅데이터의 시대이기에 방대한 양의 데이터들은 이 머신러닝과 딥러닝에 활용될 가치가 있습니다. 

또한 딥러닝이 나타나면서 머신 러닝의 실용성 또한 높아지게 되었으며 인공지능의 영역 확장을 불러왔습니다. 운전자가 없는 자동차인 자율주행 시대와 더 나은 의학을 예방하고 사용자의 취향에 맞는 서비스를 제공하는 등 우리 일상에 벌써 한걸음 다가와 있는 것입니다.