딥러닝과 기계학습의 주된 차이점은 무엇인가요?

Question

인공지능에 대해 공부하고 있는데 딥러닝과 기계 학습에 대한 개념이 아직 헷갈리네요. 둘 다 비슷한 것 같으면서도 다른 것 같아서요. 딥러닝과 기계 학습의 주된 차이점이 무엇인지 상세하게 설명해주실 수 있나요? 그리고 이 두 개념이 어떻게 연결되어 있는지, 그리고 각각 어떤 상황에서 쓰이는지도 알려주시면 감사하겠습니다!

Answer 1

안녕하세요. 류경범 과학전문가입니다.

기계학습, 즉 머신러닝과 딥러닝 모두 AI를 만들어가는 방식입니다. 그리고 큰 분류표로 딥러닝은 머신러닝에 포함되기도 합니다.

머신러닝은 학문으로 취급되고, 딥러닝은 머신러닝의 분야 중 신경망을 통해 AI를 만들어가는 방식이기 때문입니다.

하지만 머신러닝과 딥러닝을 분리하여 보기도 하는데, 머신러닝은 사람의 간섭이 들어가는 방식을 말하며 딥러닝은 사람의 간섭없이 결과물을 출력합니다.

머신러닝 : 사람이 물체의 특징을 특정하여 입력 -> 분석 -> 결과

딥러닝 : 스스로 특징을 특정하여 분석 -> 결과

이러한 방식입니다.

Answer 2

안녕하세요. 이충흔 과학전문가입니다.

딥 러닝은 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 똑똑한 결정을 내릴 수 있는 '인공 신경망'을 만드는 딥 러닝의 하위 분야입니다. 딥 러닝 모델은 인간이 결론을 내리는 방식과 유사한 논리 구조를 사용하여 데이터를 지속적으로 분석하도록 설계되었습니다. 이를 달성하기 위해 딥 러닝 애플리케이션은 인공 신경망이라는 계층화된 알고리즘 구조를 사용합니다. 인공 신경망의 설계는 인간 두뇌의 생물학적 신경망에서 영감을 얻어, 표준 머신 러닝 모델보다 훨씬 더 뛰어난 학습 시스템을 제공합니다.

딥 러닝 모델이 잘못된 결론을 도출하지 않도록 보장하는 것은 까다롭습니다. AI의 다른 예시처럼, 학습 프로세스를 정확하게 만들려면 많은 교육이 필요합니다. 하지만 의도대로 작동한다면, 기능적인 딥 러닝은 많은 사람들이 진정한 인공 지능의 중추라고 생각하는 것이자 과학의 경이로움으로 여겨집니다.

머신 러닝은 데이터를 분석하고, 데이터로부터 학습한 다음, 학습한 것을 적용해 정보에 입각한 결정을 내리는 알고리즘을 포함하는 인공 지능의 애플리케이션입니다. 머신 러닝은 수많은 복잡한 수학/코딩으로, 결국 손전등, 자동차 또는 컴퓨터 화면이 작동하는 것과 같은 방식으로 기계적 기능을 수행합니다. '머신 러닝'이 가능하다는 것은 주어진 데이터를 사용하여 기능을 수행하고, 그리고 시간이 지남에 따라 그 기능이 점차적으로 향상되는 것을 의미합니다. 예를 들어 '어두워'라고 말할 때마다 불이 켜지는 손전등이 '어둠'이라는 단어가 포함된 다른 구절을 인식하는 것입니다.