머신 러닝과 딥 러닝의 차이점 및 개념 뜻

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점 및 개념 뜻

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1. 머신 러닝이란 무엇일까?

1-1. 머신 러닝의 뜻

“머신러닝(Machine learning)”

말 그대로 직역해보면 “기계 학습”입니다. 머신러닝은 인공지능을 만들기 위해 기계를 학습시키는 다양한 방법에 대한 학문으로 ‘로봇공학’, ‘제어계측공학’과 같이 하나의 학문이라고 보아야 합니다.

이제는 대학교에서 인공지능학과가 생겨나고 있을 정도로 다가올 미래에 필수적인 학문이 아닌가 생각이 됩니다.

 

 인공지능(머신러닝)을 전공한 학생들은 “저는 머신러닝을 전공했습니다”라고 할 수 있는 시대가 되었습니다.

 제가 학교를 다닐 때 공대하면 “저는 전자공학을 전공했습니다”라고 말하곤 했었던 것처럼요.

 

2. 딥 러닝이란?

2-1. 딥 러닝의 뜻

 "딥러닝(Deep Learning)"이란 머신러닝보다 더 작은 개념으로 ‘신경망’을 통해 인공지능을 들어가는 것으로 머신러닝의 한 종류입니다.

 이 딥러닝은 신경망을 여러 층 쌓아서 만든 것인데요. 사람의 뇌를 생각하시면 이해가 쉽습니다.  뉴런이 신경망이라고 생각하시면 됩니다. 중학교 교과에서 함수 y=f(x)를 배웠을 때, y = f(g(x))라는 함수 안에 들어간 또 다른 함수, 합성 함수를 배웠던 것을 기억하시나요? 함수의 합성처럼 동물의 신경세포들의 합성인 ‘신경망(Neural Network)’을 따라 만든 ‘인공신경망(Artificial Neural Network)’에서 여러 계층을 쌓아가며 만든 깊은 신경망(Deep Neural Network), 즉 ‘딥러닝’이 만들어졌습니다.

 

 ‘층’이 깊다(Deep)고 해서, ‘심층 학습, 깊은 학습’으로 불리는 학습 방법이라고 볼 수 있습니다.

 가장 먼저 딥러닝의 핵심이라 할 수 있는 ‘신경망’이 먼저 태어났다고 합니다. 지금은 ‘머신러닝’이라는 학문에 포함된 단어처럼 사용기도 합니다. 그러나 ‘딥러닝’만 해도 또 다른 학문이라고 해도 과언이 아닐 만큼 우리가 배워야 할 부분이 무궁무진합니다.

 

 

 

 

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3. 머신 러닝과 딥 러닝의 관계

3-1. 포함관계

인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝

 머신러닝과 딥러닝의 포함관계는 인공지능이 가장 상위 개념이라 보실 수 있습니다.

 먼저 인공지능이 가장 큰 개념으로 머신러닝 개념을 포함합니다.

 인공지능(Artificial intelligence)은 인간의 학습 능력과 추론 능력, 지각 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 말하는데 그 연구 분야 중 하나가 바로 머신러닝입니다. 이런 머신러닝을 학습시키고 우수하게 만들어나가는 것이 딥 러닝입니다. 인공신경망을 이용한 머신러닝의 한 종류로 머신러닝의 하위 개념으로 볼 수 있습니다.

 

 

 

머신러닝과 딥러닝의 관계

*사진 출처 : https://www.codestates.com/blog/content/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EA%B0%9C%EB%85%90

 

 

 

 

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4. 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점

4-1. 머신 러닝, 딥 러닝의 차이 

 두기술은 모두 데이터를 분류하는 데 사용하는 기술이라고 볼 수 있습니다.

 가장 큰 차이점은 바로 사람의 개입 여부입니다.

 

• 머신러닝 :  주어진 데이터를 인간이 먼저 처리합니다. 예를 들어 사람이 먼저 소와 돼지의 사진을 보고 소와 돼지의 특징을 추출한 후 많은 예시를 통해 컴퓨터를 학습시키고 식별하게 만듭니다. 사람이 먼저 컴퓨터에 특정 패턴을 추출하는 방법(프롬프트)을 지시하고, 그 이후 컴퓨터가 스스로 데이터의 특징을 분석하고 축적합니다. 이렇게 축적된 데이터를 바탕으로 문제를 해결합니다. 

 

• 딥러닝 :  머신러닝에서 사람이 하던 패턴 추출 작업이 생략됩니다. 컴퓨터가 스스로 데이터를 기반으로 학습할 수 있도록 정해진 신경망을 컴퓨터에게 주고, 어린아이가 학습하는 것처럼 경험 중심으로 학습을 수행합니다. 바로 우리가 두려워하는 것이 이 부분입니다.  자칫 인류의 멸망을 초래할 수 도 있는 핵무기보다도 더 강력한 기술입니다. 즉, 딥러닝에서는 심층 신경망을 통해 스스로 개, 고양이의 특성을 훈련하여 개와 고양이를 분류할 수 있습니다.

 

머신 러닝 딥 러닝 차이점

*사진 출처 : https://www.codestates.com/blog/content/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EA%B0%9C%EB%85%90