[프로그래밍] 머신러닝 vs 딥러닝, 뭐가 다를까?
AI 입문자를 위한 쉬운 설명
요즘 AI라는 말, 정말 많이 들리죠? 그리고 그 안에서 자주 나오는 용어, 바로 **머신러닝(Machine Learning)**과 **딥러닝(Deep Learning)**입니다. 둘 다 인공지능의 기술이지만, 도대체 뭐가 다른 걸까요? 간단하고 이해하기 쉽게 정리해드릴게요.
1. 머신러닝(Machine Learning)이란?
머신러닝은 이름 그대로 기계가 학습하는 기술입니다. 예를 들어, 과거의 주가 데이터를 주면, 기계가 거기서 패턴을 찾아 미래 가격을 예측하려고 합니다.
특징
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사람이 데이터를 분석해서 중요한 특징을 직접 정함
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그 특징을 바탕으로 알고리즘이 예측 모델을 학습
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비교적 적은 데이터로도 성능을 낼 수 있음
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훈련 시간이 빠름
대표 알고리즘
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XGBoost
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Random Forest
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SVM (서포트 벡터 머신)
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KNN
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로지스틱 회귀 등
예시
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주식 데이터로 내일 오를지 내릴지 예측
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이메일이 스팸인지 아닌지 분류
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고객이 이탈할지 안 할지 예측
2. 딥러닝(Deep Learning)이란?
딥러닝은 인간의 뇌처럼 생긴 '신경망(Neural Network)'을 여러 층으로 쌓아서 학습하는 방식입니다. 머신러닝과는 달리, 기계가 스스로 중요한 특징을 찾아냅니다.
특징
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사람이 특징을 직접 고를 필요 없음 (자동 추출)
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매우 많은 데이터가 필요함
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훈련 시간이 길고, GPU 같은 고성능 하드웨어 필요
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복잡한 문제 해결에 강함
대표 모델
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CNN (이미지 분류)
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RNN, LSTM (시계열/텍스트 예측)
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Transformer (GPT, BERT 같은 언어 모델들)
예시
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고양이와 개 이미지 자동 분류
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주가 흐름 예측
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텍스트 요약, 번역, 감성 분석
3. 머신러닝 vs 딥러닝 비교표
| 항목 | 머신러닝 | 딥러닝 |
|---|---|---|
| 특징 추출 방식 | 사람이 수동으로 특징 정의 | 모델이 자동으로 특징 학습 |
| 데이터 필요량 | 적은 데이터로도 가능 | 대용량 데이터 필요 |
| 모델 구조 | 간단함 | 복잡하고 깊은 신경망 구조 |
| 훈련 시간 | 빠름 | 느림 (GPU가 있으면 도움 됨) |
| 적용 분야 | 표 데이터, 수치 데이터 | 이미지, 음성, 자연어, 시계열 등 |
4. 언제 어떤 걸 써야 할까?
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데이터가 적고 구조화되어 있다면: 머신러닝(XGBoost, SVM 등)이 좋습니다.
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데이터가 크고 복잡하거나 비정형(이미지, 텍스트 등): 딥러닝(CNN, LSTM, Transformer 등)이 강력합니다.
마무리
머신러닝과 딥러닝은 서로 다른 도구일 뿐, 누가 더 좋은지는 문제에 따라 달라집니다.
트레이딩, 자연어 처리, 이미지 분석 등 다양한 분야에서 상황에 맞는 도구를 잘 선택하는 것이 핵심이에요.
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