딥러닝과 머신러닝의 차이점에 대해 알아보자

Step 1: 인공지능의 역사와 발전 🚀

이 천 십 육 년, 알파고가 인공지능에 대한 우리의 인식을 바꿔놓았다면 이 천 이 십 년에는 GPT 삼 와 알파 폴드가 인공지능에 대한 확신을 가졌습니다.

인공지능에 대한 성과가 나올 때마다 딥러닝을 활용해서, 머신러닝을 활용해서 이뤄낸 성과라고 하는데 둘의 차이점이 무엇인지 궁금할 때가 있습니다.

수학 시간에 배운 집합의 개념으로 설명하면 딥러닝은 머신러닝의 한 부분 집합이고, 머신러닝은 인공지능의 부분 집합이라 할 수 있습니다.

사람들이 딥러닝과 머신러닝을 구분해서 부르는 이유가 있겠죠?

Step 2: 머신러닝의 기본 이해 🧠

우선 인공지능에 새로운 황금기를 가져온 머신러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해서 데이터를 분석하고, 분석을 통해서 학습하고, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 합니다.

머신러닝이 기존의 인공지능과 다른 점부터 짚고 넘어가면, 기존의 인공지능 프로그램은 규칙과 데이터를 입력하면 답을 내놓는 방식이었습니다.

개발자가 프로그램에 네 발이 달리고, 꼬리가 있고, 털이 있고, 댕댕하게 생긴 건 강아지야 라고 규칙을 주고 강아지 사진을 입력하면 '이건 강아지야' 하고 답하는 것이 기존의 인공지능 프로그램이었습니다.

그런데 이런 특성을 가진 건 고양이도 크게 다르지 않기 때문에 고양이 사진을 넣어도 강아지라는 답이 나오는 것이었죠.

Step 3: 머신러닝의 정의와 작동 원리 📊

머신러닝은 데이터와 해답을 넣으면 그 안에서 규칙을 찾아낸다는 것입니다.

머신러닝의 정의를 보면 기계가 명시적으로 코딩되지 않은 동작을 스스로 학습해 수행하게 하는 연구 분야라고 나옵니다.

'강아지 사진'이라고 분류된 많은 강아지 사진을 머신러닝이 학습하면서 사진 속에서 패턴을 찾아내게 되고, 나중에는 그냥 강아지 사진을 입력하면 이건 강아지 사진이라고 답을 내놓는 거죠.

사진들에서 공통적으로 네 발이 달렸고, 털이 있고, 눈이 두 개 있고, 댕댕하게 생겼고 이러저러 이러저러한 공통점들이 있다는 것을 학습하고 나면 고양이 사진을 입력했을 때는 강아지에서 찾아낼 수 있었던 특징이 없기 때문에 이 사진은 강아지가 아니라고 답하게 됩니다.

그래서 머신러닝 프로그램을 돌릴 때 트레이닝 시킨다고 하는 것이죠.

데이터를 제공하면 데이터에서 통계적 구조를 찾아서 그 작업을 자동화하기 위한 규칙을 만들어내는 것이 바로 머신러닝입니다.

Step 4: 딥러닝의 등장과 차이점 🤖

그렇다면 딥러닝은 머신러닝과 무엇이 다를까요?

기존의 머신러닝의 경우 데이터의 특징을 사람이 먼저 입력해주어야 하지만, 딥러닝의 경우 특징을 선정하는 것까지 인공 신경망을 통해 학습하기 때문에 개발자가 데이터를 따로 지정해 줄 필요가 없는 것이죠.

다량의 고양이 사진과 강아지 사진 데이터를 주면 사진에 포함된 특성들을 인공 신경망을 통해 계산하게 되고 그 속에서 패턴들을 찾게 됩니다.

많은 사진들을 학습한 후 고양이 사진을 입력하면 그와 비슷한 패턴을 가진 것은 고양이라는 것을 판단하여 이 사진은 고양이라는 답을 주게 되는 것이죠.

Step 5: 딥러닝의 발전과 활용 💡

딥러닝의 개념은 꽤나 오래전부터 만들어졌지만 최근에서야 많이 활용되고 있는 것은 딥러닝을 활용할 수 있는 컴퓨터 기술이 발전했기 때문입니다.

인공신경망으로 학습을 하기 위해서는 수 많은 계산을 빠르게 할 수 있어야 하는데, 이 천 십 오 년에 뛰어난 연산 능력을 가진 GPU가 개발되면서 급격히 성장하고 있는 것이죠.

이 천 십 이 년 구글과 스탠퍼드대 앤드류 응 교수는 만 육 천 개의 컴퓨터로 약 십 억개 이상의 신경망으로 이루어진 심층 신경망 딥 뉴럴 네트워크를 구현했습니다.

유튜브에서 이미지 천 만 개를 뽑아 분석한 뒤 컴퓨터가 사람과 고양이 사진을 분류하는 데 성공했죠.

Step 6: 데이터 양과 성능의 관계 📈

딥러닝과 전통적인 머신러닝의 차이점이라면 데이터 양에 따른 성능이라 할 수 있습니다.

딥러닝의 경우 학습을 위해서 많은 데이터가 필요하고, 데이터가 많을수록 정확도가 올라갑니다.

그런데 학습할 데이터가 많지 않은 경우에는 데이터에 대한 수작업이 들어간 머신러닝의 정확도가 조금 더 높게 나오는 것이죠.

GPT 삼 의 경우 그 이전에 GPT 이 가 있었습니다.

그런데 GPT 삼 가 이슈가 된 것은 이전에 비해 월등히 좋아진 성능 때문이겠죠.

그 비결 중 하나가 바로 압도적인 데이터 합승량이었습니다.

Step 7: 인공지능의 미래와 우리의 역할 🌟

앞으로 기술이 발전하는 만큼 인공지능도 발전할 것이고, 인공지능이 발전하는 만큼 과학기술의 발전도 가속화 될 것입니다.

그리고 발전한 인공지능과 과학기술은 우리를 더 편리하게 만들어 줄 것입니다.

영국의 SF소설가이자 미래학자인 아서 클라크는 "충분히 발달한 과학기술은 마법과 구별할 수 없다."라고 말하기도 했습니다.

실제 우리는 인공지능이 만들어내는 마법과 같은 결과들을 매일같이 경험하고 있습니다.

그리고 언젠가는 그것이 미래가 아닌 현실이 될 날도 올 것입니다.

Step 8: 인공지능을 배우는 방법 📚

그런데 인공지능을 배우려면 어떻게 해야 되나 하고 고민하시는 분들도 있을 것 같습니다.

요즘 KMOK 같은 온라인 공개 강좌 사이트에서도 인공지능 기술을 배울 수 있고, ETRI에서 운영하는 오픈 API 데이터 서비스 포털에서 인공지능 기술을 체험하고 연구 데이터를 사용해 볼 수도 있습니다.

마음만 먹으면 누구나 인공지능 개발자가 될 수 있는 시대죠.

인공지능 기술에 관심 있으신 분들이라면 지금 시도해보는 것도 괜찮겠네요.

이 블로그가 딥러닝과 머신러닝에 대해 조금 아는 척하는데 도움이 되셨다면, 구독, 좋아요 눌러주시고 궁금한 과학기술이 있다면 댓글에 달아주세요.

여러분이 언젠가 아는 척해볼 수 있도록 제가 대신 공부해서 아는 척해보겠습니다.

과학기술이 세상을 바꿉니다. 언제나 그랬듯이.