머신러닝 (Machine Learning), 딥러닝 (Deep Learning)

머신러닝 (Machine Learning)과 딥러닝 (Deep Learning)의 차이점과 관계

1. 머신러닝 (Machine Learning)

정의: 머신러닝은 데이터를 분석하고, 데이터를 기반으로 예측 모델을 만들거나, 패턴을 학습하는 알고리즘의 집합입니다. 인간이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 스스로 결정을 내릴 수 있도록 하는 방법론입니다.

핵심 개념:

• 지도 학습 (Supervised Learning): 입력과 출력 데이터가 주어지면, 이 데이터를 바탕으로 모델을 학습시켜 새로운 입력에 대한 출력을 예측합니다.
• 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 출력 데이터 없이, 주어진 입력 데이터에서 패턴이나 구조를 찾아냅니다. 예를 들어, 군집화(clustering)가 여기에 해당합니다.
• 강화 학습 (Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. 주로 게임, 로봇 제어 등에 사용됩니다.

주요 알고리즘:

• 선형 회귀 (Linear Regression)
• 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
• 결정 트리 (Decision Trees)
• 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine)
• K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, K-NN)

장점:

• 비교적 적은 데이터로도 모델을 훈련시킬 수 있음.
• 해석이 상대적으로 쉬움.

단점:

• 고차원 데이터나 복잡한 패턴을 처리하는 데 한계가 있을 수 있음.
• 수작업으로 특징을 선택하고, 특성을 정의하는 과정이 필요.

2. 딥러닝 (Deep Learning)

정의: 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 한 모델입니다. 특히, 다층 신경망을 이용해 매우 복잡한 패턴이나 특징을 학습할 수 있습니다. 딥러닝은 대량의 데이터를 사용하고, 사람의 개입 없이 자동으로 특징을 학습하는 것이 특징입니다.

핵심 개념:

• 인공 신경망 (Artificial Neural Networks, ANN): 인간의 뇌의 구조에서 영감을 받은 계산 모델로, 여러 층(layer)으로 이루어진 네트워크를 통해 데이터를 처리합니다.
• 심층 신경망 (Deep Neural Networks, DNN): 여러 층의 뉴런으로 이루어진 네트워크를 사용하여 더욱 복잡한 문제를 해결합니다.
• 학습 방법: 딥러닝 모델은 입력 데이터에서 중요한 특징을 스스로 학습하고, 이를 통해 고차원적인 패턴을 추출할 수 있습니다. 전통적인 머신러닝에서는 수동으로 특징을 정의해야 하지만, 딥러닝에서는 이 과정이 자동으로 이루어집니다.

주요 모델:

• 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN): 주로 이미지 처리 및 영상 인식에 사용됩니다.
• 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN): 주로 시계열 데이터나 자연어 처리에 사용됩니다.
• 트랜스포머 (Transformers): 최근 자연어 처리에서 많이 사용되는 모델로, BERT, GPT와 같은 모델이 이 범주에 속합니다.

장점:

• 매우 복잡한 패턴을 학습할 수 있으며, 고차원 데이터에 뛰어난 성능을 보임.
• 특징 추출과 선택을 자동으로 처리하므로 데이터 전처리 과정이 간소화됨.

단점:

• 대량의 데이터와 고성능 하드웨어가 필요함.
• 모델이 매우 복잡해 해석이 어려울 수 있음 (블랙박스 모델).
• 학습에 시간이 오래 걸릴 수 있음.

3. 머신러닝과 딥러닝의 비교

특징 / 머신러닝 / 딥러닝

모델 구조	상대적으로 간단한 모델 (예: 선형 회귀, SVM)	다층 신경망을 기반으로 한 복잡한 모델
데이터 필요량	적은 양의 데이터로도 학습 가능	대량의 데이터가 필요함
특징 추출	사람이 수동으로 특징을 정의해야 함	자동으로 특징을 추출함
계산 자원	상대적으로 적은 계산 자원	많은 계산 자원과 GPU가 필요함
해석 가능성	비교적 해석이 용이함	모델이 복잡하여 해석이 어려울 수 있음
성능	데이터가 적거나 간단한 문제에서 뛰어남	데이터가 많고 복잡한 문제에서 뛰어남
응용 분야	예측 모델링, 분류, 회귀 등	이미지 처리, 자연어 처리, 음성 인식 등

• 머신러닝은 데이터가 적고 문제의 복잡도가 낮을 때 유리합니다. 또한 해석이 용이하고, 비교적 적은 계산 자원으로도 실행할 수 있습니다.
• 딥러닝은 데이터가 많고 문제의 복잡도가 높은 경우에 매우 효과적입니다. 자동으로 특징을 학습하고, 대규모의 복잡한 데이터셋에서 높은 성능을 발휘하지만, 많은 계산 자원과 시간이 필요합니다.