[AI] 머신러닝 & 딥러닝 차이 비교

세계적인 기업인 애플, 메타, 테슬라부터 국내 굴지의 대기업들인 삼성전자, 네이버, 카카오까지 많은 기업들이 미래 새로운 먹거리로 인공지능(AI)에 대해 주목하고 있습니다.

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시간이 흐를수록 인공지능(AI)의 중요성이 여러 분야에서 부각되고 있으며, 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝에 대해서 들어는 봤어도 자세히 아는 사람은 거의 없기에 오늘은 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝에 대해 알아보겠습니다.

 

 인공지능 & 머신러닝 & 딥러닝

▣ 인공지능 & 머신러닝 & 딥러닝 관계

인공지능 & 머신러닝 & 딥러닝 관계

- 인공지능은 머신러닝과 딥러닝을 포괄하는 개념으로, 간단하게 요약하자면 딥러닝 ⊂ 머신러닝 ⊂ 인공지능의 관계를 보인다. (데이터 관련 시험에서 자주 출제되는 개념!)

- 인공지능은 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술로, 자율 주행 자동차·스마트 스피커·챗봇·기계번역·이미지 인식 등 생활 속에 이미 많이 녹아 들어 있음

 

▣ 머신러닝 & 딥러닝 개념

: 머신러닝이란?

인공지능의 하위 분야로, 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘 연구, 통칭 기계 학습으로 많이 불림

출처 = SAP 머신러닝

- 통계학과 컴퓨터 과학이 융합, 상호 작용하여 발전되고 있는 분야로, 파이썬의 scikit-learn을 비롯하여 많은 오픈소스에 다양한 머신러닝 알고리즘이 구현되어 있음

- 주요 머신러닝 모델로는 지도 학습, 준지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습이 있음

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: 딥러닝이란?

머신러닝 알고리즘의 하위 개념으로, 인공신경망(artificial neural network)을 기반으로 연구한 인공지능 분야

출처 = FreshDesk

- 데이터 입력, 가중치 및 편중의 조합을 통해 인간의 뇌를 모방

- 더 큰 신경망을 구축하고 점점 더 많은 데이터로 훈련할수록 성능이 계속해서 향상됨

 

▣ 머신러닝 & 딥러닝 차이

가장 큰 차이는 사람이 개입하냐 개입하지 않느냐

: 머신러닝은 데이터를 사람이 먼저 처리하여 사전에 정의된 규칙이나 알고리즘을 적용함

: 딥러닝은 심층 신경망을 통해 컴퓨터 스스로 훈련 및 학습 수행함