머신러닝 딥러닝 차이, 이 3가지 기준이면 바로 보여요

딥러닝 모델 하나가 학습에 쓰는 사진은 많으면 수백만 장에 달해요. 머신러닝 딥러닝 차이를 가장 쉽게 말하면, 인공지능이라는 큰 범위 안에 머신러닝이 있고 그중에서도 신경망을 여러 겹 쌓은 방식만 따로 딥러닝이라고 불러요.

이 글에서는 둘이 정확히 어떤 기준으로 갈리는지, 어떤 부분에서 체감이 가장 크게 다른지 정리해드려요.

목차

1. 인공지능 안에 머신러닝, 그 안에 딥러닝이 있어요 2. 특징을 사람이 뽑느냐 기계가 스스로 찾느냐가 갈라요 3. 데이터와 연산량, 왜 딥러닝엔 GPU가 필요할까요 4. 딥러닝이 갑자기 주목받기 시작한 계기 5. 자주 묻는 질문

다들 모르는 유래 알고리즘 뜻, 사실은 사람 이름에서 나온 말이에요 →

인공지능 안에 머신러닝, 그 안에 딥러닝이 있어요

인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 서로 다른 세 가지 기술이 아니라 포함 관계예요. 인공지능이 가장 큰 범위고, 그 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝 중에서도 신경망을 깊게 쌓은 방식만 딥러닝이라고 불러요.

인공지능 기계가 인간처럼 보고 판단하도록 만드는 것을 목표로 하는 가장 큰 범위의 기술 분야예요

머신러닝 정답이 있는 데이터를 넣어 기계가 규칙을 스스로 찾아내게 하는 방법이에요

딥러닝 신경망을 여러 겹 쌓아, 데이터의 특징까지 기계가 스스로 뽑아내게 하는 방법이에요

인공지능이 실제로 어떤 분야에 쓰이는지는 예전에 인공지능과 그 응용 분야에서 더 자세히 정리한 적이 있어요. 이번 글은 그중에서도 머신러닝과 딥러닝, 두 개념의 차이에만 집중해볼게요.

특징을 사람이 뽑느냐 기계가 스스로 찾느냐가 갈라요

머신러닝과 딥러닝을 가르는 가장 실질적인 기준은 특징을 누가 뽑느냐예요. 머신러닝에서는 사람이 먼저 데이터를 들여다보고 어떤 정보가 중요한지 정해줘야 해요. 가령 사진 속 고양이를 구분하는 모델을 만든다면, 귀 모양이나 털 색깔처럼 사람이 직접 고른 특징을 모델에 넣어주는 식이에요.

딥러닝은 반대예요. 사진 원본을 그대로 넣으면 여러 층을 거치면서 어떤 부분이 중요한지 기계가 스스로 찾아내요. 사람이 특징을 미리 정해주지 않아도 되는 대신, 그 과정을 대신할 만큼 많은 데이터가 필요해요.

• 머신러닝: 사람이 특징을 먼저 골라 모델에 알려줘요
• 딥러닝: 원본 데이터를 그대로 넣으면 기계가 특징을 스스로 찾아요
• 대표 알고리즘: 머신러닝은 의사결정나무, 랜덤포레스트, SVM 등을 쓰고 딥러닝은 CNN, RNN, 트랜스포머 같은 신경망 구조를 써요

데이터와 연산량, 왜 딥러닝엔 GPU가 필요할까요

특징을 기계가 스스로 찾아내려면 그만큼 데이터와 연산 자원이 많이 필요해요. 이 지점이 머신러닝과 딥러닝의 체감 차이가 가장 큰 부분이에요.

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데이터량 머신러닝은 수백~수천 건으로도 학습이 되지만, 딥러닝은 보통 수만 건 이상이 필요해요

연산 자원 머신러닝은 일반 CPU로도 돌아가지만, 딥러닝은 GPU나 TPU 같은 병렬 연산 장치가 있어야 속도가 나요

학습 시간 머신러닝은 수분에서 수시간, 딥러닝은 데이터량에 따라 수일 이상 걸리기도 해요

요즘 노트북에 들어가는 NPU(엔피유, 신경망 연산 장치)나 AI PC도 결국 딥러닝 연산을 기기 안에서 더 빠르게 처리하려는 시도예요.

딥러닝이 갑자기 주목받기 시작한 계기

딥러닝이라는 개념 자체는 오래전부터 있었지만, 실제로 주목받기 시작한 건 한참 뒤였어요. 인공신경망의 기본 형태인 퍼셉트론은 1958년 프랭크 로젠블랫이 처음 선보였어요. 다만 당시 신경망은 층이 한두 개뿐인 얕은 구조였고, 한계가 뚜렷해 한동안 관련 연구가 식었어요.

흐름이 바뀐 건 2012년이에요. 대규모 이미지 인식 대회에서 신경망을 여러 겹 쌓은 모델이 등장해, 기존 방식보다 오류율을 절반 가까이 줄이며 우승했어요. 이때부터 대량의 데이터와 GPU 연산이 합쳐지면서 지금 우리가 아는 딥러닝 흐름이 본격적으로 시작됐어요.

자주 묻는 질문

머신러닝과 딥러닝 중 어떤 걸 먼저 공부하면 좋을까요?

보통 통계와 기본적인 머신러닝 알고리즘부터 익힌 뒤 신경망 구조로 넘어가는 순서를 많이 추천해요. 머신러닝 쪽 개념이 딥러닝을 이해하는 기초가 되기 때문이에요.

딥러닝이 머신러닝보다 항상 더 좋은 방법인가요?

아니요. 데이터가 적거나 결과를 해석해야 하는 상황에서는 오히려 머신러닝 쪽 모델이 더 적합할 때가 많아요. 딥러닝은 데이터와 연산 자원이 충분할 때 강점이 커요.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 한 문장으로 구분하면요?

인공지능은 목표, 머신러닝은 그 목표를 이루는 방법, 딥러닝은 그 방법 중 신경망을 깊게 쌓은 한 갈래라고 보면 돼요.

꿀팁 요약

포함 관계는 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝, 가장 큰 차이는 특징을 사람이 뽑느냐 기계가 스스로 찾느냐, 딥러닝일수록 데이터와 GPU 연산이 더 필요해요, 전환점은 2012년 이미지 인식 대회였어요

머신러닝과 딥러닝이라는 말이 뉴스에 자주 나오지만, 포함 관계 하나만 기억해두면 이후 어떤 설명을 들어도 헷갈리지 않을 거예요. 이런 잡다한 IT 상식 계속 받아보고 싶으시면 구독 버튼 한 번 눌러주세요.

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