머신러닝과 딥러닝의 개념

머신러닝과 딥러닝의 개념

 

인공지능 시대, 그 핵심 기술을 쉽게 이해해 보자

우리는 매일 인공지능(AI)의 혜택을 누리며 살아가고 있습니다. 스마트폰의 음성 인식, 유튜브의 추천 영상, 자율주행 자동차까지—이 모든 기술의 중심에는 ‘머신러닝(Machine Learning)’과 ‘딥러닝(Deep Learning)’이라는 핵심 기술이 있습니다.

 

 

 

하지만 이 용어들이 헷갈리고 어렵게 느껴지는 분들도 많죠. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 개념을 쉽고 명확하게 풀어보겠습니다.

I.머신러닝이란?

 

**머신러닝(Machine Learning)**은 기계가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기술입니다.

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쉽게 말해, 경험을 통해 배우는 컴퓨터라고 생각하면 됩니다.

예시:

. 이메일에서 스팸을 자동으로 분류하는 기능

. 온라인 쇼핑몰의 상품 추천 시스템

. 얼굴 인식 출입 시스템

머신러닝은 데이터를 분석하고 패턴을 찾아, 미래의 데이터에 대해 예측하거나 분류하는 데 사용됩니다.

II. 딥러닝이란?

 

**딥러닝(Deep Learning)**은 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 **인공 신경망(Artificial Neural Network)**을 사용합니다. 특히, 여러 층(layer)의 신경망을 통해 복잡하고 추상적인 데이터도 학습할 수 있는 강력한 모델입니다.

즉, 딥러닝은 머신러닝 중에서도 보다 ‘깊이 있는 학습’을 수행하는 기술입니다.

예시:

. 음성 인식 (예: Siri, Google Assistant)

. 이미지 및 영상 분석 (예: 자율주행차의 도로 인식)

. 언어 번역 (예: 구글 번역기)

III. 머신러닝과 딥러닝의 차이점

 

 

■ 머신러닝 정의

 . 데이터를 기반으로 스스로 학습하는 AI 기법

 

■ 머신러닝 특징

 

. 상대적으로 적은 연산양, 특성(Feature) 수동 추출

 

■ 데이터 요구량

 

. 적은 양의 데이터로도 가능

 

■ 활용 분야

 

추천 시스템, 금융 분석 등

 

■ 딥러닝의 정의

 

. 인공 신경망을 기반으로 하는 고도화된 머신러닝

■ 딥러닝특징

 

 . 방대한 데이터와 연산 필요, 특성 자동 추출

■ 데이터 요구량

 

 . 많은 양의 데이터 필요

■ 활용 분야

 

 이미지/음성 인식, 자연어 처리 등

마무리

 

우리는 왜 이 개념을 이해해야 할까?
머신러닝과 딥러닝은 4차 산업혁명의 핵심 기술입니다. 비즈니스, 의료, 교육, 예술 등 거의 모든 분야에 접목되며 세상을 빠르게 변화시키고 있죠.

이 두 개념을 이해하는 것은 단순한 기술 지식을 넘어, 미래를 준비하는 첫걸음이 될 수 있습니다.

👉 다음 글에서는 ‘머신러닝과 딥러닝의 대표 알고리즘’에 대해 좀 더 자세히 알아볼 예정이니, 관심 있으시다면 구독 부탁드립니다!