머신러닝, 딥러닝 개념 이해

머신러닝과 딥러닝을 혼동해서 사용하는 경우가 많이 있지만 이 둘은 조금 달라요. 머신러닝은 딥러닝을 포함하는 개념이에요. 딥러닝은 머신러닝의 하위 개념이라는 거죠. 아래의 내용이 이해가 안 된다면 그냥 ‘딥러닝 ⊂ 머신러닝’ 이라고 받아들이기만 해도 충분합니다. 저의 설명이 허접해서 이해가 쉽지 않을 거에요. 

식스티 코딩 – 머신러닝과 딥러닝의 차이

머신러닝은 데이터에서 다양한 통계를 기반으로 유의미한 정보를 추출하는 방법입니다. 하지만 머신러닝에서의 데이터는 다양한 Feature(특징적 요소)를 만족시킬 수록 유리합니다. 따라서 해당 데이터와 관련된 전문가들이 진행할 수 밖에 없습니다. 가령, 머신러닝을 활용하여 인공지능 모델을 만들었는데, 예측된 값이 예상 범위 밖에 있다면 전문 엔지니어가 개입하여 조정하게 됩니다. 아싸리 그래서 전문 엔지니어가 개입되는 과정까지 포함할 수 있는 인공지능 모델을 만들기로 합니다. 그것이 바로 ‘딥러닝’입니다.

딥러닝은 측정된 데이터에서 유의미한 정보로 만들 수 있는 공식 또는 기법을 찾아주는 것을 뜻해요. 대표적인 딥러닝 과정을 하나 말씀드릴게요. 학습 과정에서 기존에 갖고 있던 데이터를 기반으로 중간, 중간 해당 데이터를 임의로 삭제해요. 그 다음 삭제전의 오리지널 값과 예측값을 비교(대조)하면서 차이의 크기를 측정합니다. 차이의 값을 좁혀나갈 수 있는 다양한 변수들을 자동으로 조정하게 됩니다. 일련의 과정을 통해 만족할 만한 값이 도출된다면 진짜 제대로 써먹을 수 있는 ‘딥러닝’ 모델을 만들 수 있게 되죠. 말이 좀 어렵나요? 뭐 상관없어요~ 이런 개념은 실제로 이런 모델들을 코드로 접하게 되면 자연스럽게 이해가 가는 것들 입니다.

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