How deep learning differs from machine learning, 딥러닝과 머신러닝의 차이 비교

AI Deep Learning과 Machine Learning 차이점 비교

 
딥러닝과 머신러닝의 주요 차이점을 알아보세요. 머신러닝 알고리즘은 데이터(training data)에서 패턴을 추출하는 반면, 딥러닝은 신경망을 활용하여 복잡한 표현을 학습합니다. 
 
머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능(AI)의 하위 영역으로, 데이터를 기반으로 예측 또는 의사 결정을 내리기 위한 학습 모델입니다. 그러나 두 접근 방식에는 차이점이 있습니다.
 
 

딥러닝과 머신러닝의 차이를 시각적으로 표현한 이미지

 
 

1. 모델 복잡성

 
머신러닝은 일반적으로 데이터의 패턴과 관계를 학습하여 예측 또는 의사 결정을 내리는 알고리즘을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 입력 데이터에서 관련 기능을 추출하고 정확한 예측을 하도록 설계되었습니다. 반면 딥러닝은 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 사용하여 데이터의 계층적 표현을 자동으로 학습하는 데 중점을 둡니다. 딥러닝 모델은 단순한 표현에서 복잡한 표현으로 점진적으로 학습하여 복잡한 패턴과 관계를 포착할 수 있습니다.
 
 

2. 기능 엔지니어링(Feature Engineering)

 
기존 머신러닝에서 기능 엔지니어링은 도메인 전문가가 입력 데이터에서 관련 기능(feature)을 수동으로 선택하고 엔지니어링하는 필수 단계입니다. 이 과정에서는 정확한 예측에 기여하는 올바른 특징 집합을 결정하기 위해 도메인 지식과 전문성이 필요합니다. 반면, 딥러닝 모델은 원시 데이터에서 관련 기능을 자동으로 학습할 수 있으므로 명시적인 기능 엔지니어링이 필요하지 않습니다. 딥러닝 모델은 데이터에서 직접 기능의 계층적 표현을 학습하므로 기능 엔지니어링 프로세스의 시간과 노력을 잠재적으로 절약할 수 있습니다.
 
 

3. 데이터 요구 사항

 
머신러닝 알고리즘은 정확한 모델을 학습시키기 위해 상당한 양의 라벨링된 데이터(labeled data)를 필요로 하는 경우가 많습니다. 레이블이 지정된 데이터는 정답 또는 원하는 출력에 수동으로 주석을 단 데이터 인스턴스를 말합니다. 이러한 레이블이 지정된 예제는 머신러닝 모델을 훈련하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측하는 데 사용됩니다. 딥러닝 모델은 대량의 레이블이 지정된 데이터의 이점을 활용하지만, 레이블이 지정되지 않았거나 부분적으로 지정된 데이터에서도 학습할 수 있습니다. 딥러닝 모델은 비지도 또는 준지도 학습 기법(unsupervised or semi-supervised learning techniques)을 활용하여 레이블이 지정된 예시에만 의존하지 않고 데이터에서 유용한 표현을 학습할 수 있습니다.
 
 

4. 계산 요구 사항

 
딥러닝 모델은 기존의 머신러닝 알고리즘에 비해 계산 집약적인 경향이 있습니다. 여러 계층과 수많은 매개변수가 있는 심층 신경망의 아키텍처는 학습을 위해 상당한 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다. 딥러닝 모델을 학습하려면 계산을 가속화하기 위해 그래픽 처리 장치(GPU) 또는 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 특수 하드웨어가 필요한 경우가 많습니다. 머신러닝 알고리즘은 여전히 컴퓨팅 리소스가 필요하지만 일반적으로 딥러닝에 비해 덜 까다롭습니다.
 

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5. 응용 분야

 
머신러닝 알고리즘은 분류, 회귀, 클러스터링, 추천 시스템 등 다양한 문제에 성공적으로 적용되어 왔습니다. 복잡한 표현을 학습할 수 있는 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 자율 주행과 같은 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 딥러닝은 대규모 데이터와 복잡한 패턴이 포함된 작업에서 최첨단 성능을 달성했습니다.
 
 
요약하자면, 머신러닝은 데이터에서 패턴과 관계를 학습하는 알고리즘에 중점을 두는 반면, 딥러닝은 인공 신경망을 활용하여 계층적 표현을 자동으로 학습합니다. 딥러닝 모델은 원시 데이터에서 특징을 학습할 수 있고, 대량의 레이블이 지정된 데이터가 필요하며, 계산 요구 사항이 높고, 이미지 및 음성 인식 작업에서 특히 성공적입니다.
 
 
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