머신러닝과 딥러닝의 차이 - AI 활용

머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 모두 인공지능(AI)의 하위 분야이지만, 그 개념과 적용 방식에서 중요한 차이점이 있습니다. 

1. 기본 개념

• 머신러닝 (Machine Learning): 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측을 하는 알고리즘을 의미합니다. 머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 경험을 통해 점차적으로 더 나은 성능을 발휘하도록 하는 기술입니다. 주로 데이터에서 입력과 출력 사이의 관계를 찾는 데 사용됩니다.
  • 대표적인 알고리즘: 선형 회귀(Linear Regression), 의사결정 나무(Decision Tree), 서포트 벡터 머신(SVM), k-최근접 이웃(KNN), 나이브 베이즈(Naive Bayes) 등이 있습니다.
  • K-means clustering 에 대해 알아보고 python 으로 구현해보자!
• 딥러닝 (Deep Learning): 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 한 알고리즘입니다. 딥러닝은 '심층 신경망(Deep Neural Networks)'을 사용하여 더 복잡한 패턴과 구조를 학습할 수 있게 합니다. 즉, 딥러닝은 여러 층의 신경망을 통해 데이터를 처리하고, 이를 통해 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
  • 대표적인 알고리즘: 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 생성적 적대 신경망(GAN) 등이 있습니다.
  • RNN(Recurrent Neural Networks)이란?

RNN(Recurrent Neural Networks)이란?

 

K-means clustering 에 대해 알아보고 python 으로 구현해보자!

 

2. 구조의 복잡성

• 머신러닝: 전통적인 머신러닝 알고리즘은 보통 비교적 간단한 모델을 사용합니다. 모델이 데이터에서 특정한 규칙을 찾을 수 있도록 훈련하지만, 학습 과정에서 사람의 개입이 많습니다. 예를 들어, 특징을 선택하고 모델을 튜닝하는 작업이 필요합니다.
• 딥러닝: 딥러닝은 다층 신경망을 사용하여 더 복잡하고 추상적인 데이터를 처리합니다. 이 신경망은 여러 층의 뉴런을 통해 데이터를 변환하고, 각 층이 데이터를 점점 더 복잡한 형태로 변형합니다. 이러한 방식은 사람이 특징을 일일이 선정할 필요 없이, 데이터 자체에서 중요한 특징을 자동으로 추출할 수 있게 해줍니다.

다층 신경망 CNN 의 구조 - 출처 : Convolutional neural network란? ❘ 꼭 알아야 할 3가지 사항 - MATLAB & Simulink

3. 데이터와 계산 자원

• 머신러닝: 머신러닝 모델은 상대적으로 적은 양의 데이터로도 잘 작동할 수 있습니다. 또한, 계산 자원(컴퓨팅 파워)이 덜 필요하므로 CPU와 같은 일반적인 하드웨어로도 충분히 학습을 진행할 수 있습니다.
• 딥러닝: 딥러닝은 대규모 데이터와 고속의 계산 자원을 필요로 합니다. 데이터가 많을수록 성능이 향상되며, 이를 처리하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)와 같은 강력한 하드웨어가 필요합니다. 대규모 신경망을 훈련하는 데는 매우 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.

4. 특징 추출

• 머신러닝: 머신러닝에서는 특징(Feature)을 사람이 직접 설계해야 합니다. 예를 들어, 이미지 분류 문제에서는 사람이 이미지에서 중요한 특징을 수동으로 추출하여 이를 모델에 입력합니다.
• 딥러닝: 딥러닝은 특징 추출을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지에서 색상, 모양, 패턴 등의 복잡한 특징을 신경망이 자동으로 학습하여 추출합니다. 이 과정은 사람이 개입하지 않아도 되며, 자동으로 점점 더 좋은 특징을 발견할 수 있습니다.

5. 응용 분야

• 머신러닝: 머신러닝은 주로 데이터가 상대적으로 적고, 특징 추출이 간단한 문제에서 사용됩니다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터링, 가격 예측, 고객 행동 분석 등의 문제에서 많이 활용됩니다.
• 딥러닝: 딥러닝은 복잡하고 대규모 데이터를 처리할 때 특히 유용합니다. 예를 들어, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리(NLP), 자율 주행 자동차 등의 분야에서 많이 사용됩니다.

6. 학습 방식

• 머신러닝: 머신러닝은 보통 감독 학습(Supervised Learning) 방식이나 비감독 학습(Unsupervised Learning) 방식으로 학습을 진행합니다. 감독 학습에서는 입력과 출력이 모두 주어지고, 비감독 학습에서는 출력이 없거나 레이블이 없는 데이터를 다룹니다.
• 딥러닝: 딥러닝은 감독 학습과 비감독 학습 외에도 강화 학습(Reinforcement Learning) 등 다양한 방식으로 학습할 수 있습니다. 딥러닝의 모델은 주로 비지도 학습 또는 지도 학습을 사용하며, 강화 학습을 통해 게임이나 로봇 제어 등 다양한 분야에 활용됩니다.

7. 성능

• 머신러닝: 머신러닝은 데이터가 많지 않거나 문제의 복잡성이 낮을 경우 성능이 좋습니다. 그러나 데이터가 많아지거나 문제의 복잡도가 증가하면 한계에 부딪힐 수 있습니다.
• 딥러닝: 딥러닝은 대량의 데이터를 처리하고, 복잡한 패턴을 찾는 데 강력합니다. 하지만, 데이터가 많고 모델이 복잡할수록 과적합(overfitting)을 방지하는 것이 중요하며, 훈련 시간이 길어지고, 모델이 무겁고 복잡해질 수 있습니다.

요약

• 머신러닝: 상대적으로 단순한 알고리즘으로, 사람이 직접 특징을 추출하고, 작은 데이터셋에서도 잘 작동합니다.
• 딥러닝: 복잡한 신경망을 사용하여, 대규모 데이터셋에서 자동으로 특징을 학습하며, 계산 자원과 시간이 많이 듭니다.