머신 러닝 vs. 딥 러닝 – 핵심 차이점

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 딥 러닝 등과 같은 용어는 요즘 매우 인기 있습니다. 그러나 사람들은 종종 이러한 용어를 서로 바꿔 사용합니다. 이러한 용어는 서로 밀접한 관련이 있지만, 각기 고유한 특징과 특정 사용 사례를 가지고 있습니다.

AI는 인간의 인지 능력을 모방하여 문제를 해결하고 의사 결정을 내리는 자동화된 기계를 다룹니다. 머신 러닝과 딥 러닝은 AI의 하위 도메인입니다. 머신 러닝은 최소한의 인간 개입으로 예측을 할 수 있는 AI입니다. 반면에, 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합으로서, 인간의 뇌와 인지 과정을 모방하여 의사 결정을 내리는 신경망을 사용합니다.

위의 이미지는 이러한 계층 구조를 보여줍니다. 이제 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점에 대해 설명하겠습니다. 이는 또한 각 방법론의 적용과 초점 영역에 따라 적합한 방법론을 선택하는 데 도움이 될 것입니다. 자세히 обсужд겠습니다.

머신 러닝의 핵심

머신 러닝은 전문가가 기계를 훈련시킵니다. 즉, 기계가大量의 데이터를 분석하도록 합니다. 기계가 분석하는 데이터가 많을수록, 기계는 보다 정확한 결과를 생성하고, 미래의 이벤트나 시나리오에 대한 예측을 할 수 있습니다.

머신 러닝 모델은 정확한 예측과 의사 결정을 내리기 위해 구조화된 데이터가 필요합니다. 데이터가 레이블이 지정되지 않고 조직되지 않은 경우, 머신 러닝 모델은 이를 정확하게 이해하지 못하고, 이는 딥 러닝의 영역이 됩니다.

조직에서巨大한 데이터 볼륨이 존재하는 것은 머신 러닝을 의사 결정의 필수 구성 요소로 만들었습니다. 추천 엔진은 머신 러닝 모델의 완벽한 예입니다. OTT 서비스인 넷플릭스는 사용자의 콘텐츠 선호도를 학습하고, 사용자의 검색 기록과 시청 기록에 따라 유사한 콘텐츠를 제안합니다.

머신 러닝 모델을 훈련하는 방법에 대해 이해하기 위해, 먼저 머신 러닝의 유형을 살펴보겠습니다.

머신 러닝에는 4가지 방법론이 있습니다.

• 지도 학습 – 정확한 결과를 얻으려면 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 이는 종종 더 많은 데이터를 학습하고, 정기적으로 조정을 통해 결과를 개선하는 것을 필요로 합니다.
• 반지도 학습 – 지도 학습과 비지도 학습의 중간 단계로, 두 영역의 기능을 모두展示합니다. 부분적으로 레이블이 지정된 데이터에서 결과를 생성할 수 있으며, 정확한 결과를 얻으려면 정기적인 조정이 필요하지 않습니다.
• 비지도 학습 – 인간의 개입 없이 데이터셋에서 패턴과 통찰력을 발견하고, 정확한 결과를 생성합니다. 클러스터링은 비지도 학습의 가장 일반적인 응용입니다.
• 강화 학습 – 강화 학습 모델은 정확한 결과를 생성하기 위해 새로운 정보가 들어올 때마다 지속적인 피드백이나 강화가 필요합니다. 또한, “보상 함수”를 사용하여, 원하는 결과에 대한 보상을 통해 자기 학습을 가능하게 합니다.

딥 러닝의 핵심

머신 러닝 모델은 정확성을 개선하기 위해 인간의 개입이 필요합니다. 반면에, 딥 러닝 모델은 결과가 생성된 후에, 인간의 감독 없이 스스로를 개선합니다. 그러나, 이는 종종 더詳細하고, 긴 데이터 볼륨을 필요로 합니다.

딥 러닝 방법론은 인간의 뇌에서 영감을 받은 신경망을 기반으로 하는 복잡한 학습 모델을 설계합니다. 이러한 모델은 여러 계층의 알고리즘, 즉 뉴런으로 구성됩니다. 이러한 뉴런은 시간이 지남에 따라, 연습과 반복을 통해, 인간의 인지와 마찬가지로 지속적으로 개선됩니다.

딥 러닝 모델은 주로 분류와 특징 추출에 사용됩니다. 예를 들어, 얼굴 인식에서 딥 모델은 데이터셋을 학습하고, 각 얼굴 특징을 픽셀 단위로 기억하는 다차원 행렬을 생성합니다. 새로운 이미지를 인식하도록 요청하면, 딥 모델은 제한된 얼굴 특징을 매칭하여 쉽게 인식합니다.

• 컨볼루션 신경망 (CNN) – 컨볼루션은 이미지의 객체에 가중치를 할당하는 과정입니다. 할당된 가중치에 근거하여, CNN 모델은 이를 인식합니다. 결과는 훈련 세트로 제공된 객체의 가중치와 얼마나 가까운지에 따라 결정됩니다.
• 순환 신경망 (RNN) – CNN과는 달리, RNN 모델은 이전 결과와 데이터 포인트를 재방문하여, 더 정확한 의사 결정을 내리고, 예측을 합니다. 이는 실제로 인간의 인지 기능을 모방한 것입니다.
• 생성적 적대 신경망 (GANs) – GAN의 두 분류기, 즉 생성기와 판별기는, 동일한 데이터에 접근합니다. 생성기는 판별기로부터의 피드백을 통합하여 가짜 데이터를 생성합니다. 판별기는 주어진 데이터가 실제인지 가짜인지 분류하려고 합니다.

주된 차이점

아래는 몇 가지 주된 차이점입니다.

머신 러닝 vs. 딥 러닝 – 어느 것이 더 좋을까?

머신 러닝과 딥 러닝을 선택하는 것은真正로 사용 사례에 기반한 것입니다. 두 모델 모두 거의 인간 수준의 지능을 가진 기계를 만드는 데 사용됩니다. 두 모델의 정확도는 관련된 KPI와 데이터 속성이 사용되는지 여부에 따라 다릅니다.

머신 러닝과 딥 러닝은 향후 비즈니스 구성 요소로 산업 전반에 걸쳐 사용될 것입니다. 의심할 여지 없이, AI는 항공, 전쟁, 자동차 등과 같은 산업 활동을 완전히 자동화할 것입니다.

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