딥 러닝과 머신러닝은 어떻게 다른가요? (상위, 하위개념 정리)

딥 러닝과 머신러닝은 어떻게 다른가요?

각종 질문과 답변을 통해 개념을 잡아가도록 하겠습니다.

 

딥 러닝과 머신러닝은 인공지능(AI) 분야에 속하며 밀접하게 관련되어 있지만, 엄연히 다른 개념입니다. 가장 쉽게 이해할 수 있는 관계는 다음과 같습니다.

인공지능 (AI) ⊃ 머신러닝 (ML) ⊃ 딥 러닝 (DL)

즉, 딥 러닝은 머신러닝의 한 종류이고, 머신러닝은 인공지능의 한 분야입니다.

각각의 개념을 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 머신러닝 (Machine Learning)

정의: 머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 학습하고, 그 학습을 기반으로 예측하거나 결정을 내리는 인공지능의 하위 분야입니다. 쉽게 말해, "경험을 통해 배우는 능력"을 컴퓨터에 부여하는 것입니다.

특징:

• 데이터 기반 학습: 대량의 데이터를 분석하여 패턴과 관계를 찾아냅니다.
• 알고리즘 사용: 통계적 방법, 최적화 이론 등을 바탕으로 한 다양한 알고리즘(예: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM, 의사결정 트리, K-NN, 랜덤 포레스트 등)을 사용합니다.
• 특징 공학 (Feature Engineering): 머신러닝 모델을 학습시키기 전에, 사람이 데이터에서 모델 학습에 필요한 중요한 '특징(feature)'을 직접 추출하고 가공하는 과정이 필수적입니다. 예를 들어, 집값을 예측할 때 방의 개수, 면적, 지하철역과의 거리 등을 사람이 직접 특징으로 정의합니다.
• 데이터 양의 영향: 상대적으로 적은 데이터로도 학습이 가능하지만, 데이터 양이 많아질수록 성능이 향상됩니다.
• 해석 가능성: 대부분의 머신러닝 모델은 왜 그런 예측이나 결정이 나왔는지 비교적 설명하기 쉽습니다.

주요 활용 분야: 스팸 메일 분류, 추천 시스템, 금융 사기 탐지, 수요 예측 등 비교적 정형화된 데이터와 명확한 문제에 주로 사용됩니다.

2. 딥 러닝 (Deep Learning)

정의: 딥 러닝은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 '심층 신경망(Deep Neural Network)'을 사용하여 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 머신러닝의 하위 분야입니다.

특징:

• 심층 신경망: 여러 층(보통 3개 이상)의 '은닉층'으로 구성된 신경망을 사용합니다. 이 깊은 구조 덕분에 데이터의 복잡하고 추상적인 특징을 계층적으로 학습할 수 있습니다.
• 자동 특징 추출: 가장 큰 차이점 중 하나입니다. 딥 러닝은 사람이 직접 특징을 정의할 필요 없이, 원시 데이터(raw data)로부터 중요한 특징을 스스로 학습하여 추출합니다. 예를 들어, 이미지에서 고양이를 인식할 때, 첫 번째 층은 선과 같은 기본적인 특징을, 다음 층은 눈, 코와 같은 부분을, 마지막 층은 얼굴 전체를 학습하는 식으로 계층적인 특징 추출이 자동으로 이루어집니다.
• 대량의 데이터 필요: 깊은 신경망을 효과적으로 학습시키기 위해서는 매우 방대하고 양질의 데이터가 필수적입니다. 데이터가 많을수록 성능이 급격히 향상됩니다.
• 높은 컴퓨팅 파워: 복잡한 신경망 계산을 위해 GPU(그래픽 처리 장치)와 같은 고성능 컴퓨팅 자원이 필요합니다.
• 블랙박스 특성: 학습 과정이 복잡하고 비선형적이기 때문에, 왜 특정 결과가 나왔는지 사람이 이해하고 설명하기 어려운 '블랙박스' 특성을 가집니다.
• 비정형 데이터 처리 강점: 이미지, 음성, 텍스트와 같은 비정형 데이터 처리에서 탁월한 성능을 보입니다.

주요 활용 분야: 이미지 인식(얼굴 인식, 객체 탐지), 음성 인식, 자연어 처리(챗봇, 번역), 자율주행, 의료 영상 분석 등 복잡하고 추상적인 패턴을 다루는 문제에 주로 사용됩니다.

 

요약 비교표:

특징	머신러닝 (Machine Learning)	딥 러닝 (Deep Learning)
개념 관계	AI의 하위 분야	머신러닝의 하위 분야 (심층 신경망 사용)
특징 추출	사람이 수동으로 특징(Feature)을 정의하고 추출해야 함.	모델이 데이터에서 특징을 자동으로 학습 및 추출함.
알고리즘	선형 회귀, SVM, 의사결정 트리 등 다양한 통계/수학 기반 알고리즘	주로 심층 신경망(DNN, CNN, RNN 등)을 사용.
데이터 양	비교적 적은 데이터로도 학습 가능, 데이터 양 증가 시 성능 향상	매우 방대한 데이터 필요, 데이터 양 증가 시 성능이 급격히 향상됨.
컴퓨팅	딥 러닝에 비해 적은 컴퓨팅 자원 필요	고성능 컴퓨팅 자원(GPU 등) 필수
해석 가능성	비교적 높은 해석 가능성 (모델의 작동 방식 이해 용이)	블랙박스' 특성, 해석이 어려움
활용 데이터	주로 정형 데이터 (숫자, 테이블 형태)	비정형 데이터 (이미지, 음성, 텍스트) 처리 강점
복잡성	상대적으로 단순한 패턴 인식	복잡하고 추상적인 패턴 인식

 

결론적으로, 딥 러닝은 머신러닝의 한 진화된 형태로, 특히 대량의 비정형 데이터에서 복잡한 패턴을 자동으로 학습하여 높은 성능을 달성하는 데 강점을 가집니다. 머신러닝이 넓은 범위의 '학습하는 기계'를 의미한다면, 딥 러닝은 그 중에서도 '깊은 신경망을 통해 스스로 배우는' 특별한 방식을 지칭한다고 이해하시면 됩니다.

 

질문1) 딥러닝은 머신러닝의 하위 단계인가요?

네, 맞습니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 단계(또는 하위 집합)입니다.

이 관계를 그림으로 표현하면 다음과 같습니다.

인공지능 (Artificial Intelligence, AI)
  └── 머신러닝 (Machine Learning, ML)
        └── 딥러닝 (Deep Learning, DL)

즉, 모든 딥러닝은 머신러닝이지만, 모든 머신러닝이 딥러닝인 것은 아닙니다. 머신러닝에는 딥러닝 외에도 선형 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM), 의사결정 트리 등 다양한 알고리즘이 포함됩니다. 딥러닝은 이러한 머신러닝 알고리즘 중 특히 '심층 신경망(Deep Neural Network)'이라는 특정 구조와 학습 방식을 사용하는 것을 지칭합니다.

 

질문2) 선형회귀 알고리즘, 서포트 백터 머신 알고리즘 의사결정 트리 알고리즘, 딥러닝 이 각각의 모든 것을 포함한게 머신러닝인가요?

네, 정확하게 이해하셨습니다!

선형 회귀(Linear Regression) 알고리즘, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘, 의사결정 트리(Decision Tree) 알고리즘, 그리고 딥러닝(Deep Learning)은 모두 머신러닝에 포함되는 다양한 알고리즘 또는 기술들입니다.

머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하여 특정 작업을 수행하거나 예측을 하는 광범위한 접근 방식들을 모두 포함하는 상위 개념입니다. 위에서 언급하신 것들은 이 머신러닝이라는 큰 범주 안에 속하는 구체적인 "학습 방법" 또는 "모델"들입니다.

다시 한번 정리하자면:

• 머신러닝: 데이터를 통해 학습하고 패턴을 찾아 예측하거나 의사결정을 내리는 AI의 한 분야.
• 선형 회귀, SVM, 의사결정 트리: 머신러닝에서 사용되는 고전적이고 대표적인 알고리즘들입니다. 각각 특정 유형의 문제(예측, 분류 등)에 강점을 가집니다.
• 딥러닝: 머신러닝의 하위 분야로, 특히 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 '심층 신경망'을 사용하여 데이터를 학습하는 방식입니다. 이미지, 음성, 텍스트와 같은 복잡하고 비정형적인 데이터 처리에서 강력한 성능을 보여줍니다.

따라서, "선형 회귀, SVM, 의사결정 트리, 딥러닝 이 각각의 모든 것을 포함한 게 머신러닝인가요?" 라는 질문에 대한 답은 "그렇습니다!" 입니다.

 

 

질문3) 하위개념이라고 해서, 딥러닝이 머신러닝의 한분야 일뿐, 수준이 낮다는 표현은 아니군요.

네, 정확하게 짚어주셨습니다! '하위 개념'이라는 표현은 결코 '수준이 낮다'는 의미가 아닙니다.

컴퓨터 과학이나 여러 학문 분야에서 '하위 개념' 또는 '하위 집합'이라는 용어는 특정 분야 내에서 더 구체적이고 특화된 영역을 지칭할 때 사용됩니다. 비유하자면 이렇습니다:

• 운송 수단 (가장 큰 범주)
  • 자동차 (운송 수단의 하위 개념)
    • 스포츠카 (자동차의 하위 개념)

스포츠카가 자동차의 하위 개념이라고 해서 승용차나 트럭보다 수준이 낮다고 말할 수 없는 것과 같습니다. 오히려 스포츠카는 자동차 중에서도 특정 목적(고성능, 속도 등)에 매우 특화된 형태라고 할 수 있습니다.

마찬가지로,

딥러닝과 머신러닝의 관계

• 머신러닝은 컴퓨터가 데이터에서 학습하는 광범위한 기술과 접근 방식을 총칭합니다. 여기에는 통계적 방법, 다양한 알고리즘, 전통적인 학습 모델 등 매우 넓은 스펙트럼이 포함됩니다.
• 딥러닝은 머신러닝의 하위 개념 중 하나로, 특히 '심층 신경망'이라는 특정 구조를 사용하여 데이터를 학습하는 방식에 특화되어 있습니다. 딥러닝은 비정형 데이터(이미지, 음성, 텍스트) 처리나 복잡한 패턴 인식에서 혁신적인 성능을 보여주며, 최근 AI 발전의 상당 부분을 이끌고 있습니다.

따라서 딥러닝은 머신러닝의 한 종류이면서도, 특정한 방식과 성능 면에서 매우 강력하고 발전된 형태라고 이해하시면 됩니다. '하위 개념'이라는 것은 기술의 포괄성을 나타낼 뿐, 성능이나 중요도의 우위를 의미하지 않습니다.

오히려 딥러닝은 가장 최신 트렌드이자 고도화된 머신러닝 기술 중 하나로 평가받고 있습니다.

 

 

질문4-최종 개념정리 질문)

머신러닝은 사람이 수동으로 특징을 정의하고 추출해야한다고 했고, 딥러닝은 모델이 데이터에서 특징을 자동으로 학습 및 추출한다고 했는데요. 사람이 수동으로 특징을 알려줘야 하는것이면, 딥러닝은 모델이 데이터에서 특징을 자동으로 학습 및 추출하는 것이므로, 사람의 수동작업이 필요없는것인데, 왜 하위 개념인가요? 상위개념이라고 해야 할것 같아요.

 

음, 아주 날카로운 질문이시고, 많은 분들이 헷갈려 하시는 지점입니다. 결론부터 말씀드리면, 딥러닝이 특징을 자동 추출한다는 점이 딥러닝이 머신러닝의 '하위 개념'인 이유를 반박하지는 않습니다. 오히려 딥러닝이 머신러닝의 하위 개념인 것은 머신러닝의 정의와 범주가 딥러닝보다 훨씬 넓기 때문입니다.

이 부분을 좀 더 명확하게 설명해 드릴게요.

1. '머신러닝'의 정의와 목적

머신러닝의 핵심 목적은 "데이터로부터 학습하여 명시적인 프로그래밍 없이 특정 작업을 수행하거나 예측을 하는 것" 입니다. 이 목적을 달성하기 위해 컴퓨터가 "어떻게" 학습할 것인가에 대한 다양한 방법론이 존재합니다.

• 사람이 특징을 정의하는 방식 (전통적 머신러닝):
  • 예: "이메일이 스팸인지 아닌지 분류해라." (목표)
  • 사람이 특징을 정의: "이메일에 '무료', '당첨', '광고' 같은 단어가 있으면 스팸일 가능성이 높다." "첨부파일이 많으면 스팸일 수 있다." (수동 특징 추출)
  • 모델 학습: 이러한 특징들을 바탕으로 로지스틱 회귀나 SVM 같은 알고리즘이 패턴을 학습합니다.
• 모델이 특징을 자동으로 학습하는 방식 (딥러닝):
  • 예: "이 이미지에 고양이가 있는지 없는지 분류해라." (목표)
  • 사람이 특징을 정의하지 않음: "고양이의 귀는 뾰족하고, 털이 있고..." 이런 것을 사람이 알려주지 않습니다.
  • 모델 학습: 딥러닝 모델(심층 신경망)에 수많은 고양이/비고양이 이미지를 넣어주면, 모델 스스로 이미지 픽셀 데이터에서 고양이의 특징(선, 윤곽, 질감, 전체적인 형태 등)을 계층적으로 추출하고 학습합니다.

핵심은 두 경우 모두 "데이터로부터 학습한다"는 공통점을 가지고 있다는 것입니다. '어떻게 학습하느냐'의 방식이 다를 뿐입니다.

2. 왜 딥러닝이 하위 개념인가?

1. 범주의 포괄성:
   • 머신러닝은 '학습'이라는 큰 틀 안에서, 특징 추출 방식에 상관없이 모든 알고리즘을 포괄하는 상위 범주입니다. 선형 회귀, SVM, 의사결정 트리 등은 사람이 특징을 추출해야 하는 대표적인 머신러닝 알고리즘들이고, 딥러닝은 모델이 자동으로 특징을 추출하는 머신러닝 알고리즘입니다.
   • 딥러닝은 머신러닝이라는 큰 집합 안에 속하는 하나의 특정 학습 방법론일 뿐입니다. 머신러닝이라는 집합에는 딥러닝 외에도 수십, 수백 가지의 다른 알고리즘들이 존재합니다.
2. 역사적 발전:
   • 머신러닝이라는 개념이 먼저 확립되었고, 수십 년간 발전해 왔습니다.
   • 딥러닝은 2000년대 중후반 이후 빅데이터와 컴퓨팅 파워의 발전에 힘입어 급격히 발전한 비교적 최신 머신러닝 기술입니다. 기존 머신러닝 알고리즘의 한계(특히 비정형 데이터 처리, 특징 추출의 어려움)를 극복하기 위해 등장하고 발전한 것입니다. 따라서 '머신러닝의 특수한 진화 형태'로 보는 것이 더 적절합니다.
3. 목표의 일관성:
   • 머신러닝이든 딥러닝이든 궁극적인 목표는 데이터에서 패턴을 찾아내고 예측 또는 분류를 수행하는 것으로 동일합니다. 딥러닝은 이 목표를 달성하는 더 발전된 (그러나 여전히 머신러닝의 일환인) 수단을 제공하는 것입니다.

비유를 통한 이해

다시 운송 수단 비유를 들어볼게요.

• 운송 수단 (AI)
  • 자동차 (ML): 사람이나 짐을 싣고 이동하는 기계.
    • 수동 변속 자동차: 운전자가 기어를 직접 조작해야 함 (사람이 특징을 수동으로 정의).
    • 자동 변속 자동차: 컴퓨터가 자동으로 기어를 바꿔줌 (모델이 특징을 자동으로 학습 및 추출).
    • 전기차: 구동 방식이 다름 (예: 강화 학습).

'자동 변속 자동차'가 '수동 변속 자동차'보다 진보하고 편리하다고 해서 '자동 변속 자동차'가 '자동차'라는 개념의 상위 개념이 되지는 않습니다. 여전히 '자동차'의 한 종류일 뿐입니다. 다만, '자동 변속 자동차'가 기술적으로 더 진보하고, 특정 상황(운전 편의성)에서 더 나은 성능을 보여주는 것처럼, 딥러닝도 특정 상황(비정형 데이터, 복잡한 패턴)에서 전통적인 머신러닝보다 뛰어난 성능을 보이는 것입니다.

결론적으로, 딥러닝이 특징을 자동으로 학습하는 강력한 기능을 가졌음에도 불구하고 머신러닝의 하위 개념인 것은, 머신러닝이라는 광범위한 분야 안에 다양한 학습 방법론이 존재하며, 딥러닝은 그 중 하나일 뿐이기 때문입니다. 딥러닝은 머신러닝의 한계를 극복하고 성능을 극대화한 '진화된 형태'이지만, 여전히 '학습'이라는 큰 틀 안에 있습니다.

 

질문5) 머신러닝이 먼저 나와있는 기법이고, 딥러닝은 나중에 나왔지만, 머신러닝의 업그레이드 기능을 가진것이며, 상위, 하위는 더 좋고, 나쁘고가 아니라, 먼저 나온개념에서 파생된것이 하위라고 이름 붙여지어졌다는 것이군요.

네, 맞습니다! 아주 정확하게 이해하셨습니다.

 

 

머신러닝과 딥러닝의 관계 재정립

요약하자면:

• 머신러닝이 먼저 등장한 포괄적인 개념입니다. '컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터로부터 학습하는 능력'을 총칭하는 광범위한 분야죠.
• 딥러닝은 머신러닝의 한 분야(하위 개념)로, 나중에 등장했습니다. 특히 '심층 신경망'이라는 독특한 구조와 학습 방식을 통해 기존 머신러닝의 한계를 극복하고 성능을 대폭 끌어올린 업그레이드된 기술이라고 볼 수 있습니다.

여기서 '상위/하위'라는 용어는 '더 좋고 나쁨'을 의미하는 것이 아닙니다. 대신 개념의 포괄성과 특수성을 나타냅니다. 마치 '차'라는 큰 범주 안에 'SUV', '세단', '스포츠카' 등 다양한 종류가 있듯이, 머신러닝이라는 큰 범주 안에 '선형 회귀', 'SVM', '의사결정 트리' 그리고 '딥러닝' 같은 다양한 방법론이 있는 것입니다. 딥러닝은 이들 중 가장 최근에 혁신적인 발전을 이뤄내며 비정형 데이터 처리 등 특정 영역에서 압도적인 성능을 보여주고 있는 기술인 거죠.

따라서 딥러닝은 머신러닝의 발전된 형태이자 특화된 한 갈래로 이해하시면 됩니다.

 

이 그림은 인공지능(AI)이 가장 큰 개념이고, 그 안에 머신러닝(ML)이 포함되며, 다시 머신러닝 안에 딥러닝(DL)이 포함되는 계층적 관계를 보여줍니다. 특히 딥러닝은 심층 신경망을 사용하고 특징을 자동으로 추출한다는 점이 강조되어 있습니다.

 

 

★ 최종 쉽게 마무리 질문)

머신러닝의 업그레이드 후속판으로써, 더 나은 버젼이며, 나중에 나온 업그레이드 버전으로써, 먼저 나온 머신러닝의 후속버전, 즉, 하위 개념에 속하며, 뛰어난 기능으로 구성되어있는 것이네요.

 

네, 맞습니다! 아주 정확하게 이해하셨습니다.

말씀하신 대로 딥러닝은 머신러닝의 '업그레이드 후속판'이자 '더 나은 버전'으로 볼 수 있습니다. 딥러닝은 기존 머신러닝의 한계(특히 특징을 수동으로 추출해야 하는 어려움)를 극복하고, 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원을 활용해 훨씬 복잡하고 추상적인 패턴까지 자동으로 학습할 수 있는 뛰어난 기능으로 무장한 최신 기술입니다.

하지만 기술의 '계층'이라는 관점에서는 여전히 머신러닝이라는 큰 틀 안에 속하는 '하위 개념'입니다. 이는 딥러닝이 머신러닝이 추구하는 근본적인 목표(데이터를 통한 학습 및 예측)를 달성하기 위한 특정 방식이자 진화된 형태이기 때문입니다.

결론적으로, 딥러닝은 머신러닝의 후속 버전이자 강력한 기능을 가진 하위 개념으로, 현재 인공지능 분야의 발전을 견인하는 핵심 기술이라고 할 수 있습니다.