머신러닝 (Machine Learning), 딥러닝 (Deep Learning) 이란?

머신러닝과 딥러닝은 서로 포함 관계에 있는 개념입니다. 쉽게 말하면 딥러닝은 머신러닝의 한 종류예요.

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1️⃣ 머신러닝 (Machine Learning)

👉 컴퓨터가 데이터를 보고 규칙을 스스로 찾는 방법

✔️ 특징

• 사람이 어느 정도 특징(기준)을 정해줘야 함
• 비교적 간단한 구조
• 적은 데이터로도 가능

✔️ 쉬운 예시

스팸 메일 분류기

• 사람이 먼저 기준을 정함
  → “무료”, “할인”, “당첨” 같은 단어가 많으면 스팸일 가능성이 높다
• 컴퓨터는 이 기준을 바탕으로 학습

📌 즉,
👉 사람이 힌트를 주고 + 컴퓨터가 학습

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2️⃣ 딥러닝 (Deep Learning)

👉 머신러닝 중에서도 인공신경망을 사용해서 스스로 특징까지 찾아내는 방법

✔️ 특징

• 사람의 개입이 적음 (특징도 자동으로 찾음)
• 구조가 복잡 (신경망 여러 층)
• 많은 데이터 필요
• 이미지, 음성, 자연어 처리에 강함

✔️ 쉬운 예시

고양이 사진 분류

• 머신러닝이라면
  → “귀 모양”, “수염”, “눈 크기” 같은 특징을 사람이 정의해야 함
• 딥러닝이라면
  → 그냥 사진을 많이 주면
  👉 컴퓨터가 스스로 “귀”, “눈”, “털 패턴” 같은 특징을 찾아냄

📌 즉,
👉 컴퓨터가 처음부터 끝까지 스스로 학습

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3️⃣ 한눈에 차이 정리

구분	머신러닝	딥러닝
관계	상위 개념	머신러닝의 하위
특징 추출	사람이 일부 정의	자동
데이터 양	적어도 가능	많이 필요
구조	단순	복잡 (신경망)
대표 활용	추천 시스템, 예측	이미지 인식, 음성 인식

 

🔑 핵심 비유

👉 머신러닝
= 선생님이 문제 푸는 방법을 알려주고 연습시키는 것

👉 딥러닝
= 학생이 스스로 문제 푸는 방법까지 터득하는 것