딥러닝 vs 머신러닝 차이

인공지능(AI) 분야에서 자주 등장하는 용어인 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning). 두 개념은 서로 밀접한 관련이 있지만 명확한 차이가 존재합니다. 이 글에서는 두 기술의 개념, 구조, 활용 분야를 비교해봅니다.

1. 머신러닝이란?

머신러닝은 사람이 직접 프로그래밍하지 않아도 데이터에서 패턴을 스스로 학습하여 예측이나 분류를 수행하는 기술입니다. 대표적인 알고리즘으로는 의사결정나무, KNN, SVM, 선형회귀 등이 있습니다.

2. 딥러닝이란?

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망(Artificial Neural Network)을 활용합니다. 특히 다층 신경망을 사용해 이미지, 음성, 자연어 등 복잡한 데이터를 처리할 수 있습니다.

3. 머신러닝 vs 딥러닝 비교

구분	머신러닝	딥러닝
정의	데이터 기반 학습 알고리즘	다층 신경망 기반 학습 알고리즘
구조	명시적 특징 추출 필요	자동 특징 추출 (Feature Engineering)
데이터 요구량	적은 데이터로도 가능	많은 데이터가 필요
처리 속도	빠른 학습 및 추론	느리지만 정교한 학습
주요 활용	스팸 분류, 추천 시스템	자율주행, 이미지 인식, 챗봇

4. 결론

딥러닝은 머신러닝의 확장된 기술이며, 복잡한 문제를 처리할 수 있는 강력한 도구입니다. 하지만 모든 문제에 딥러닝이 정답은 아니며, 데이터의 양, 목적, 환경에 따라 적절한 접근 방식을 선택하는 것이 중요합니다.