[인공지능] 머신러닝과 딥러닝이란?

인공지능(AI)에 대해 조금 관심이 생기면 자연스럽게 접하게 되는 단어가 있습니다. 바로 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)입니다.

두 단어가 비슷하게 들리지만, 실제로는 다소 다른 개념을 갖고 있고, AI 기술의 발전을 이해하는 데 꼭 필요한 개념입니다. 오늘은 이 두 가지를 쉽고 자세하게 설명해드릴게요!

 

 

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머신러닝이란?

머신러닝(Machine Learning)은 말 그대로 ‘기계가 학습한다’는 뜻입니다.
과거에는 사람이 일일이 명령어를 입력해야 했던 것과 달리, 머신러닝은 데이터를 통해 스스로 학습하고, 패턴을 파악해 결과를 예측합니다.

 

예를 들어볼게요!

스팸 이메일을 구분하는 프로그램을 만든다고 가정해볼게요.
기존에는 “광고”, “무료”, “클릭” 같은 단어가 있으면 스팸이라고 지정하는 식이었죠.
하지만 머신러닝은 수천 개의 이메일 데이터를 기반으로, 어떤 특징이 스팸에 해당하는지를 스스로 분석하고 판단합니다.

즉, 사람이 직접 규칙을 정하지 않아도 AI가 데이터 속에서 규칙을 스스로 찾아내는 것이 머신러닝의 핵심이에요.

 

 

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딥러닝이란?

딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야입니다.
하지만 더 복잡하고 고도화된 형태로, 인간의 뇌 구조를 본떠 만든 인공신경망(Neural Network)을 기반으로 작동합니다.

딥러닝은 특히 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리(ChatGPT 같은) 등 복잡한 작업에 강력한 성능을 발휘합니다.

 

예시 하나 더!

• 머신러닝은 ‘이 사진은 고양이인가요?’라는 질문에 대해 판단하기 위해 고양이 특징을 직접 정의해줘야 했어요.
• 딥러닝은 수천 장의 고양이 사진을 보여주면, 스스로 눈, 귀, 수염의 위치나 형태를 분석해서 고양이 이미지를 인식합니다.

이처럼 딥러닝은 인간이 규칙을 따로 정의하지 않아도, 깊은 계층의 분석을 통해 자동으로 복잡한 특성을 학습합니다.

 

 

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머신러닝과 딥러닝의 차이점은?

구분	머신러닝	딥러닝
개념	AI의 한 분야	머신러닝의 하위 개념
작동 방식	데이터 기반 학습 + 규칙 일부 설정	인공신경망 기반 자동 학습
특징	비교적 단순한 모델	복잡한 계층 구조(Deep)
필요 조건	적은 양의 데이터도 가능	방대한 양의 데이터 필요
예시	스팸 메일 분류, 날씨 예측	얼굴 인식, 자율주행차, 음성 인식

 

 

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실제로는 어떻게 사용되고 있을까?

• 머신러닝: 날씨 예보, 주식 예측, 마케팅 타겟 분석, 스팸 필터링
• 딥러닝: 얼굴 인식 잠금, 자율주행, 의료 영상 판독, ChatGPT 같은 생성형 AI

이처럼 머신러닝은 규칙이 뚜렷한 문제에 강하고, 딥러닝은 사람처럼 복잡한 판단이 필요한 문제에 더 적합합니다.

 

 

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마무리하며

머신러닝과 딥러닝은 단순히 기술 용어에 그치지 않고, 우리 생활을 바꾸는 핵심 기술입니다.
유튜브가 내 취향에 딱 맞는 영상을 추천해주는 것도, 스마트폰이 얼굴을 인식해서 잠금 해제되는 것도 모두 이 기술들 덕분이죠.

 

앞으로는 이 두 기술을 얼마나 잘 이해하고, 활용하느냐에 따라 개인의 경쟁력도 달라질 수 있습니다.
어렵게 느껴질 수 있지만, 이렇게 개념부터 하나씩 이해하다 보면 어느새 친숙해져 있을 거예요.

다음 글에서는 딥러닝에 사용되는 ‘인공신경망’이 뭔지, 또는 AI가 어떻게 자연어를 이해하고 대화하는지 알아보면 재미있겠죠?