딥 러닝과 머신 러닝 차이점: AI 기술 핵심 차이

2023년 ChatGPT 등장 이후 AI에 대한 관심이 더욱 높아졌습니다. AI 기술은 복잡한 분야이지만, 그중에서도 딥 러닝과 머신 러닝의 차이를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 오늘은 두 기술 간의 핵심적인 차이점에 대해 알아보겠습니다.

 

인공지능 AI(Artificial Intelligence) 기초 상식

인공지능, 줄여서 AI는 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있게 해주는 특별한 기술입니다. 

 

예를 들어 컴퓨터가 사진 속에서 고양이를 알아보거나 체스 게임에서 사람과 경쟁할 수 있게 되는 것이죠.

 

여기서 AI는 주로 두 가지 방법을 사용합니다.

 

하나는 '머신 러닝' 이라고 해서 많은 정보를 보고 배우는 기술이고

 

또 다른 하나는 '딥 러닝' 이라고 해서 뇌의 일부를 닮은 것을 만들어서 복잡한 문제도 스스로 해결할 수 있게 하는 겁니다.

 

그럼 조금 더 자세히 알아보겠습니다.

 

머신 러닝과 딥 러닝의 기본 정의

머신러닝 > 인공신경망 > 딥러닝

머신 러닝은 딥 러닝보다 보다 더 큰 상위 개념입니다. 이는 딥 러닝이 머신 러닝의 한 분야로 포함되기 때문입니다. 머신 러닝은 다양한 알고리즘과 기술을 사용하여 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 합니다.

 

그리고 딥 러닝은 특히 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 인식하는 데 강점을 가지며 이미지와 음성 인식 같은 고도의 작업을 수행하는 데 주로 사용됩니다.

 

머신 러닝이란?: 컴퓨터 스스로 배우는 기술

머신 러닝은 컴퓨터가 스스로 배울 수 있도록 하는 기술입니다. 마치 책을 읽고 문제를 푸는 것처럼 컴퓨터도 데이터를 보고 여러 가지를 배울 수 있어요. 

• 예를 들어 컴퓨터가 많은 사진을 보고 고양이 사진을 찾아내는 방법을 스스로 배울 수 있는 거죠.

 

딥 러닝이란?: 인간의 뇌를 모방한 설계

딥 러닝은 머신 러닝의 한 방법으로 컴퓨터가 인간의 뇌처럼 작동하도록 설계된 네트워크를 사용해요. '신경망'이라고 불리며 매우 복잡한 문제도 해결할 수 있게 도와주는 것이죠.

• 예를 들어 딥 러닝은 컴퓨터가 말하는 소리를 알아듣거나 어려운 게임을 스스로 풀 수 있게 해주는 것이죠.

 

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념입니다.

 

머신 러닝은 새로운 데이터를 학습 할 수록 점점 성능이 좋아지는건 사실이지만 인간의 개입은 필수 입니다.

 

딥 러닝은 알고리즘의 자체 신경망을 통해 예측의 정확도가 높기 때문에 스스로 판단 가능한 기술 모델입니다. 

 

딥 러닝의 장점과 발전 가능성

• 딥 러닝은 대규모 데이터셋에서 복잡한 패턴과 관계를 인식하는 능력이 탁월함
• 반복적이고 정형화된 작업을 자동화하는 데 큰 장점을 가지고 있음
• 지속적인 발전과 적용 분야의 확장

 

딥 러닝의 강점

딥 러닝은 인공 신경망을 이용하여 복잡한 문제를 해결하는 기술입니다. 

 

이 기술의 가장 큰 장점은 대량의 데이터에서 스스로 학습하고 그 학습을 통해 예측 또는 분류의 정확도를 극대화한다는 점입니다.

• 예를 들어 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 분야에서 딥 러닝은 인간의 능력을 뛰어넘는 성능을 보여줍니다.
• 또한 딥 러닝 모델은 많은 데이터와 복잡한 패턴 속에서도 중요한 특징을 파악할 수 잇어 의료 진단 금융 시장 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

딥 러닝의 향후 전망

딥 러닝의 발전 가능은 매우 전망이 좋다고 생각합니다. 

 

컴퓨터 하드웨어의 발전도 이를 뒷받침하고 있고 특히 엔비디아의 GPU 기술의 발전은 딥 러닝 모델을 더욱 빠르고 효율적으로 학습시킬 수 있는 기반을 제공하고 있기 때문입니다.

 

이후에도 딥 러닝은 발전된 알고리즘 개발을 통해 적용 분야가 확대될 것이고 특히 자율 주행 자동차, 개인화된 의료 서비스, 스마트 홈 시스템 등에서의 역할이 증가할 것으로 보입니다.

 

이는 인간과 유사한 수준의 지능을 가진 시스템의 개발로 이어질 것으로 보입니다.