머신러닝 딥러닝 차이점 5가지

머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 통해 학습하고 예측할 수 있는 인공지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식인 ‘인공신경망'을 기반으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능 방식입니다.

머신러닝과 딥러닝 중 하나를 선택해 진행해야 한다면 프로젝트의 목적과 문제 복잡도, 각각의 장단점을 고려하여 신중하게 선택해야 합니다.

1. 머신러닝 뜻

컴퓨터 프로그램이 데이터를 학습하고 이를 활용해 작업을 수행하는 인공지능의 한 분야인 머신러닝은 ① 예측 및 분류 ② 패턴 인식 ③ 자동화 및 최적화 ④ 의사 결정 지원 ⑤ 자연어 처리 등의 목적을 가지고 있습니다.

• 예측 및 분류: 머신러닝은 제품 또는 서비스의 수요를 예측하거나 고객 데이터를 분석 및 세분화하는 등 새로운 데이터에 대한 예측 및 분류 수행이 가능합니다.
• 패턴 인식: 이미지 분류 작업을 진행할 때 이미지에 포함된 객체를 판별하는 등 머신러닝은 패턴 인식 및 추출이 가능합니다.
• 자동화 및 최적화: 제품 품질을 자동으로 검사하거나 생산 데이터를 분석해 생산 일정 최적화를 시키는 등 머신러닝을 통해 복잡하고 반복적인 작업을 자동화 및 최적화할 수 있습니다. 
• 의사 결정 지원: 비즈니스에서 시장 동향을 예측하거나 의료 분야에서 환자의 진단을 내리는 등 머신러닝을 통해 데이터 기반 의사 결정을 진행할 수 있습니다.
• 자연어 처리: 머신러닝은 챗봇이나 음성 인식 등 텍스트 데이터 처리 및 자연어 이해를 수행하는 데 사용됩니다. 

2. 딥러닝 뜻

딥러닝은 인공 신경망을 사용해 인공지능을 만드는 머신러닝의 한 분야로, 딥러닝의 목적으로는 ① 표현 학습 ② 자동화된 특징 추출 ③ 이미지 및 비디오 처리 ④ 패턴 인식 ⑤ 연구 및 과학 등 있으며, 이러한 목적으로 딥러닝은 금융, 의료, 제조업 등 다양한 분야에서 활발하게 적용되고 있습니다.

• 표현 학습: 딥러닝은 데이터별 높은 수준의 표현을 학습하고 이를 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 데이터에서 패턴을 추출하는 능력을 가지고 있습니다.
• 자동화된 특징 추출: 딥러닝 모델은 사람의 개입 없이 필요한 특징을 스스로 학습할 수 있습니다.
• 이미지 및 비디오 처리: 딥러닝은 이미지 및 비디오 데이터 처리 및 분석이 용이해 객체 감지나 얼굴 인식 등에 적용이 가능합니다.
• 패턴 인식: 딥러닝의 목적 중 하나인 패턴 인식은 다양한 데이터에서 패턴 및 객체를 인식하여 기계 번역이나 음성 인식 등에 작업을 처리할 때 사용됩니다.
• 연구 및 과학: 데이터 분류 목적을 가진 딥러닝은 물리학, 지질학 등 과학 분야에서 데이터 분석 및 연구를 위해 사용됩니다.

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3. 머신러닝 딥러닝 차이점

머신러닝과 딥러닝 차이점은 ① 구조와 복잡성 ② 데이터 요구량 ③ 하드웨어 자원 ④ 자동 데이터 추출 ⑤ 성능과 유연성 등이 있습니다.

1) 구조와 복잡성

• 머신러닝: 다양한 알고리즘을 포함하며, 비교적 단순한 모델(예: 선형 회귀, 결정 트리)을 사용합니다. 모델이 비교적 얕고, 데이터가 적어도 잘 작동합니다.
• 딥러닝: 다층 인공신경망을 사용하여 복잡한 구조를 가집니다. 매우 깊은 네트워크 구조를 통해 복잡한 패턴을 학습합니다.

2) 데이터 요구량

• 머신러닝: 적은 양의 데이터로도 효과적으로 작동할 수 있으며 데이터 전처리와 특징 추출이 중요한 역할을 합니다.
• 딥러닝: 대량의 데이터가 필요하며 많은 데이터를 통해 더 정확한 예측과 성능을 얻을 수 있습니다.

3) 하드웨어 자원

• 머신러닝: 상대적으로 한정된 하드웨어 자원으로도 수행할 수 있으며 일반적인 CPU에서도 잘 동작합니다.
• 딥러닝: 많은 하드웨어 자원이 필요하며 GPU나 TPU 같은 고성능 하드웨어가 요구됩니다.

4) 자동 데이터 추출

• 머신러닝: 데이터에서 의미 있는 특징을 직접 추출해야 합니다.
• 딥러닝: 자동으로 데이터 특징을 추출합니다. 로우 데이터를 입력으로 받아 중요한 특징을 계층적으로 학습합니다.

5) 성능과 유연성

• 머신러닝: 특정 문제에 맞는 알고리즘을 선택해야 합니다. 다양한 데이터 유형과 문제에 적합한 모델을 사용할 수 있습니다.
• 딥러닝: 이미지, 음성, 텍스트와 같은 비정형 데이터에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 문제의 복잡성과 데이터 양이 증가할수록 더 나은 성능을 보입니다.

4. 머신러닝/딥러닝 종류

1) 머신러닝 종류

• 지도 학습: 입력 데이터와 그에 대응하는 레이블(정답)이 주어지면, 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습합니다.
• 비지도 학습: 레이블이 없는 입력 데이터에서 패턴이나 구조를 발견합니다.
• 강화 학습: 행동하는 주체가 환경과 상호작용하면서, 어떤 행동이 가장 좋은 결과(보상)를 가져오는지 배우는 과정입니다. 행동 주체는 반복적으로 시도하고 결과를 보고 배우면서, 점점 더 똑똑해집니다.

2) 딥러닝 종류

• 인공신경망(ANN): 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된 기본적인 신경망입니다. 숫자 인식, 간단한 분류 문제 등을 해결할 수 있습니다.
• 합성곱 신경망(CNN): 이미지와 같은 2D 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망입니다.
• 순환 신경망(RNN): 순차적인 데이터를 처리하는 데 적합하며, 시간의 흐름에 따라 정보를 기억합니다.
• 생성적 적대 신경망(GAN): 두 개의 네트워크(생성자와 판별자)가 경쟁하며 학습합니다. 생성자는 가짜 데이터를 만들고, 판별자는 진짜와 가짜를 구분합니다.
• 변환기: 자연어 처리에서 주로 사용되며, 문장을 입력받아 병렬로 모든 단어를 동시에 처리하고, 각 단어의 중요도를 계산하여 문맥을 이해합니다.

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5. 개발 외주 체크리스트

머신러닝/딥러닝 개발 외주 시 ① 프로젝트 목표 ② 모델 선택과 설계 ③ 데이터 분할 및 학습 ④ 평가 및 검증 ⑤ 문서화 등을 체크리스트에 포함하는 것이 좋습니다.

• 프로젝트 목표: 개발 외주 전에 프로젝트의 목표를 명확히 하고 어떤 결과물을 기대하고 있는지, 진행 범위는 어떻게 되는지 등을 정하는 것이 좋습니다.
• 모델 선택과 설계: 어떤 모델을 사용할지, 모델 검증 방법은 어떻게 할 것인지 등을 체크해야 합니다.
• 데이터 분할 및 학습: 모델 학습을 진행할 때 데이터를 분할하고, 모델 성능 모니터링을 통해 수정 사항을 반영해야 합니다.
• 평가 및 검증: 외주로 개발된 모델의 성능 및 결과를 객관적인 평가지표를 통해 정량적으로 평가하고 검증합니다.
• 문서화: 프로젝트의 과정에서 발생하는 모델 선택, 모델 구조, 변경 사항, 결과 등을 문서화하여 소통할 수 있도록 해야 합니다.

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