최근 ‘인공지능’이라는 단어와 함께 머신러닝이나 딥러닝이라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 이 두 가지는 인공지능 분야의 핵심 기술이지만, 정확히 무엇이 다른지 헷갈리는 경우가 많습니다. 이 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 관계를 명확히 설명하고, 둘의 핵심적인 차이점을 쉽게 풀어 알려드릴게요.
머신러닝 : ‘데이터를 학습하는 기계’라는 큰 개념
머신러닝은 말 그대로 기계가 학습하는 것을 의미합니다.
사람이 데이터를 기반으로 스스로 학습하고, 그 학습을 통해 패턴을 발견하거나 예측하는 기술을 통칭하는 용어입니다.
머신러닝을 이해하기 쉽게 비유하자면, 마치 ‘데이터를 통해 지식을 쌓아가는 학생’과 같습니다.
예를 들어, 머신러닝 모델에게 수천 장의 사진을 보여주며 ‘이것은 고양이’, ‘이것은 강아지’라고 알려주는 훈련을 시킵니다.
그러면 모델은 고양이의 뾰족한 귀, 강아지의 둥근 코와 같은 특징을 학습합니다.
이후 학습하지 않은 새로운 사진을 보더라도, 그 특징을 바탕으로 ‘이것은 강아지’라고 정확히 구분할 수 있게 되는 것이죠.
머신러닝은 이처럼 데이터를 통해 학습하는 모든 기술을 포함하는 넓은 개념입니다.
스팸 메일 필터링, 상품 추천 시스템 등 수많은 분야에 이미 적용되어 있습니다.
하지만 머신러닝에는 한계가 있었습니다. 바로 ‘특징 추출(Feature Extraction)’이라는 과정입니다.
머신러닝 모델이 학습하려면, 사람이 직접 ‘고양이의 귀는 뾰족하다’, ‘강아지 털은 복슬복슬하다’와 같이 특징을 미리 정해주고 데이터를 입력해야 했습니다.
이 과정은 시간과 노력이 많이 들고, 복잡한 문제에는 적용하기 어려웠습니다.
딥러닝 : 스스로 ‘특징’을 찾아내는 혁신적인 기술
딥러닝은 바로 이러한 머신러닝의 한계를 극복하기 위해 등장한 기술입니다.
딥러닝은 머신러닝의 한 종류이며, 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 합니다.
층이 깊고(Deep) 복잡한 신경망을 사용하기 때문에 ‘딥러닝’이라고 부르죠.
딥러닝의 가장 큰 혁신은 데이터로부터 특징을 스스로 찾아낸다는 점입니다.
딥러닝 모델에게 고양이 사진을 보여주면, 사람이 일일이 특징을 알려주지 않아도 모델은 여러 층의 신경망을 거치며 ‘귀 모양’, ‘수염의 위치’, ‘눈의 색깔’과 같은 특징을 스스로 분석하고 학습합니다.
이를 통해 딥러닝은 훨씬 더 복잡하고 방대한 데이터를 다룰 수 있으며, 압도적으로 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.
딥러닝은 과거에는 불가능하다고 여겨졌던 영역에 도전하며 인공지능의 지평을 넓혔습니다.
우리가 사용하는 챗GPT나 미드저니와 같은 인공지능 서비스가 바로 딥러닝 기술의 대표적인 결과물입니다.
챗GPT는 수많은 텍스트를 스스로 학습해 사람처럼 대화할 수 있게 되었고, 미드저니는 방대한 이미지를 학습해 사용자의 명령에 맞춰 새로운 그림을 창작해냅니다.
머신러닝의 다양한 학습 방법과 딥러닝의 독점적 위치
머신러닝은 학습 방식에 따라 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.
지도 학습(Supervised Learning)
정답(레이블)이 있는 데이터를 사용해 학습합니다. ‘이것은 고양이’처럼 정답을 알려주면서 학습시키는 방식입니다. 이메일 스팸 필터링, 상품 추천 시스템 등이 여기에 속합니다.
비지도 학습(Unsupervised Learning)
정답이 없는 데이터를 사용해 학습합니다. 모델이 데이터의 숨겨진 패턴이나 구조를 스스로 발견하도록 합니다. 고객을 취향에 따라 그룹화하는 서비스 등에 활용됩니다.
강화 학습(Reinforcement Learning)
AI가 게임을 하듯, 주어진 환경에서 보상과 패널티를 받으며 최적의 행동을 학습하는 방식입니다. 자율 주행 자동차나 로봇 제어에 주로 사용됩니다.
딥러닝은 이러한 머신러닝의 다양한 학습 방식들을 모두 활용할 수 있으며, 특히 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 있어서 독보적인 성능을 발휘합니다.
복잡한 인공 신경망 구조를 통해 데이터의 복잡한 특징을 깊이 있게 파악하는 능력이 딥러닝의 핵심이죠.
결론적으로, 머신러닝은 데이터를 통해 학습하는 모든 기술을 아우르는 거대한 바다와 같습니다.
그리고 딥러닝은 그 바다 안에서 가장 깊고 복잡한 영역을 담당하는 특별한 기술이라고 이해할 수 있습니다.
머신러닝 덕분에 우리는 이미 많은 분야에서 기계의 도움을 받고 있습니다.
하지만 딥러닝의 등장으로 인공지능은 단순한 패턴 분석을 넘어, 음성 인식, 자율 주행, 이미지 분석 등 더욱 정교하고 복잡한 작업을 스스로 수행하는 수준까지 발전하게 되었습니다.
오늘 이 글을 통해 머신러닝과 딥러닝의 관계가 명확하게 정리되었기를 바랍니다.