AI 모델 구현의 기초 <머신러닝과 딥러닝> 쉽게 이해하기

AI 기술이 다양한 산업에서 활용되면서, 머신러닝과 딥러닝은 데이터 분석과 모델 구축의 기본 개념으로 자리 잡았습니다. 아래 그림은 인공지능(Artificial Intelligence), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)이라는 세 가지 용어를 보여주고 있는데, 이 중 인공지능은 가장 넓은 개념으로, 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술을 뜻합니다.

그 안에 속하는 머신러닝과 딥러닝은 학습과 성능 개선을 가능하게 하는 핵심 기술로, 실제 AI 모델을 구현하고 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 담당합니다.

이번 포스팅에서는 머신러닝과 딥러닝이 무엇인지, 각각의 특징과 실무 활용 방법을 알아보겠습니다.

출처 : https://velog.io/@deep-of-machine/AI-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-AI-vs-Machine-Learning-vs-Deep-Learning

1. 머신러닝(Machine Learning)의 개념과 특징

머신러닝은 데이터에서 패턴을 찾아 스스로 학습하는 AI 기술입니다. 알고리즘이 데이터를 통해 반복적으로 학습하고, 주어진 문제를 해결할 수 있도록 모델을 개선해나갑니다. 머신러닝의 대표적인 유형은 지도학습, 비지도학습, 강화학습입니다.

• 핵심 특징: 데이터 기반 학습, 예측 및 분류에 유용
• 실무 예시: 추천 시스템(예: 쇼핑몰의 상품 추천), 스팸 필터링, 고객 이탈 예측 등

실무적 관점: 머신러닝 모델은 대규모 데이터를 통해 성능이 향상되며, 상대적으로 빠르고 효율적인 구현이 가능해 다양한 비즈니스 문제 해결에 많이 쓰입니다.

2. 딥러닝(Deep Learning)의 개념과 특징

딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 한 복잡한 모델을 학습하는 방법입니다. 딥러닝의 핵심 단위는 퍼셉트론(Perceptron)이라 불리는 인공 뉴런으로, 각각의 퍼셉트론이 입력 데이터를 받아 간단한 계산을 통해 결과를 출력합니다. 이러한 퍼셉트론들이 다층으로 연결된 다층 신경망(Deep Neural Network)을 이루며, 이를 통해 사람처럼 이미지나 언어에서 복잡한 패턴을 인식할 수 있습니다.

출처 : https://horizon.kias.re.kr/17443/

 

단일 퍼셉트론은 간단한 선형 분류 문제를 해결할 수 있지만, 여러 층의 퍼셉트론이 연결된 다층 신경망은 보다 복잡한 비선형 문제까지 해결할 수 있습니다. 이 특성 덕분에 딥러닝은 영상 인식, 음성 인식 등 고도화된 문제를 처리하는 데 매우 효과적입니다.

• 핵심 특징: 다층 신경망을 통한 복잡한 패턴 인식, 많은 연산 자원 필요
• 실무 예시: 이미지 분류, 자연어 처리(NLP), 자율주행의 객체 인식 등

실무적 관점: 딥러닝은 큰 연산 능력이 필요하지만, 이미지, 음성, 텍스트와 같은 비정형 데이터 처리에 강력합니다. 따라서 의료 영상 분석, 자율주행차의 인식 시스템 등에 활용되며, 데이터가 많을수록 높은 성능을 보이는 특징이 있습니다.

 

3. 머신러닝과 딥러닝의 차이점

머신러닝과 딥러닝은 서로 유사해 보이지만, 다음과 같은 차이점을 갖고 있습니다:

• 데이터와 연산 필요성: 딥러닝은 머신러닝보다 더 많은 데이터를 요구하며, 연산량이 커서 GPU 같은 고성능 하드웨어가 필요합니다.
• 적용 분야: 머신러닝은 상대적으로 적은 데이터와 적은 연산 자원으로도 성능이 잘 나오며, 딥러닝은 이미지와 음성 등 복잡한 패턴을 처리할 때 더 좋은 성과를 냅니다.
• 모델 해석 가능성: 머신러닝 모델은 해석 가능성이 높아 비즈니스 의사결정에 투명하게 활용되지만, 딥러닝 모델은 신경망이 복잡해 해석이 어려운 경우가 많습니다.

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서비스 기획을 할 때 머신러닝과 딥러닝 개념을 이해하고 있으면, 고객 맞춤형 추천 시스템 설계나 데이터 기반 의사결정 등에 큰 도움이 됩니다. 또한 AI 기획을 목표로 한다면, 다양한 AI 사례를 분석하고 실제 서비스에 AI가 어떻게 적용되는지 알아보는 케이스 스터디가 많은 인사이트를 줄 것입니다.

지도학습과 비지도학습의 차이, 딥러닝의 기본 원리, 그리고 모델, 데이터셋, 훈련과 테스트 데이터 같은 주요 개념을 이해하고 있다면, 서비스 기획 과정에서 AI를 더 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.