AI(인공지능)에 대해 조금이라도 찾아보셨다면, 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이라는 용어를 자주 접했을 겁니다. 이 두 가지는 AI 기술의 핵심이지만, 처음 듣는 사람에게는 비슷하게 느껴지기 쉽죠.
이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 쉽고 명확하게 설명해드릴게요.
머신러닝(Machine Learning)이란?
머신러닝은 AI의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 학습하고, 스스로 판단하거나 예측하는 기술입니다.
예를 들어, 이메일을 "스팸"과 "정상"으로 분류하는 프로그램이 있다고 가정해봅시다. 머신러닝은 수많은 이메일 데이터를 학습하여, 어떤 단어가 자주 스팸에 포함되는지, 어떤 발신자가 스팸일 가능성이 높은지 등의 패턴을 스스로 파악합니다.
👉 쉽게 말해, 컴퓨터가 경험(데이터)을 통해 배운다고 생각하시면 됩니다.
딥러닝(Deep Learning)이란?
딥러닝은 머신러닝의 하위 분야입니다. 이름 그대로 '깊은 학습', 즉 인간 뇌의 신경망(Neural Network)을 모방한 알고리즘 구조를 통해 학습합니다.
딥러닝은 특히 복잡한 이미지, 음성, 자연어 처리에 매우 강력한 성능을 보이며, 우리가 알고 있는 많은 AI 기술(예: 자율주행, 번역, 얼굴 인식 등)에 적용됩니다.
👉 한마디로 딥러닝은 머신러닝보다 더 많은 데이터, 더 복잡한 연산, 더 높은 정확도를 목표로 합니다.
주요 차이점 요약
| 항목 | 머신러닝 | 딥러닝 |
|---|---|---|
| 관계 | AI의 하위 분야 | 머신러닝의 하위 분야 |
| 데이터 필요량 | 비교적 적음 | 매우 많음 |
| 처리 방식 | 사람이 특징을 지정 | 스스로 특징을 학습 |
| 예시 | 스팸 메일 분류기 | 자율주행차, ChatGPT |
| 학습 속도 | 빠른 편 | 느릴 수 있음 |
예시로 쉽게 이해하기
- 머신러닝 예시: 고양이와 개를 구분하는 프로그램을 만들 때, 사람이 "귀 모양", "코의 위치" 같은 기준을 미리 정의해줘야 합니다.
- 딥러닝 예시: 프로그램이 수많은 고양이/개 이미지를 직접 보고, 스스로 어떤 특징이 고양이나 개인지를 알아냅니다.
결론: 어느 쪽이 더 뛰어난가요?
정답은 없습니다.
문제의 종류와 목표에 따라 머신러닝이 더 적합한 경우도 있고, 딥러닝이 더 뛰어난 성능을 낼 때도 있습니다.
하지만 최근에는 딥러닝이 더 큰 주목을 받는 이유는, 컴퓨터 성능이 좋아지고, 빅데이터가 풍부해지면서 복잡한 문제 해결에 유리하기 때문입니다.
✅ 다음 편 예고:
"ChatGPT는 어떻게 작동할까?" – AI 초보 가이드 ③