머신러닝 vs 딥러닝 차이

인공지능(AI)이라는 큰 범주 안에는 다양한 기술이 있습니다. 그중에서도 자주 혼동되는 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)의 차이를 이해하는 것은 AI를 제대로 이해하는 첫걸음입니다.

1. 머신러닝이란?

머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고, 명시적인 프로그래밍 없이 스스로 판단할 수 있게 만드는 기술입니다. 대표적인 알고리즘으로는 선형회귀, 의사결정나무, SVM 등이 있습니다.

💡 예시:

• 이메일에서 스팸을 자동으로 분류
• 주택 가격 예측

2. 딥러닝이란?

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 한 기술입니다. 사람의 뇌 구조를 본뜬 여러 층(layer)의 네트워크를 사용해 고차원의 복잡한 문제를 해결합니다.

💡 예시:

• 이미지에서 고양이 얼굴 인식
• 자연어 처리, 음성 인식

3. 머신러닝 vs 딥러닝 비교

구분	머신러닝	딥러닝
데이터 요구량	적은 양도 가능	많은 데이터 필요
특징 추출	사람이 직접 정의	자동으로 추출
속도	빠름	느릴 수 있음
적용 분야	예측, 분류 등 일반적인 문제	영상, 음성, 언어 등 복잡한 문제

마무리

머신러닝은 다양한 문제에 효율적으로 대응할 수 있는 도구이며, 딥러닝은 특히 복잡하고 방대한 데이터를 다루는 데 강점을 가진 기술입니다. 두 기술을 적절히 이해하고 활용하는 것이 AI 시대의 핵심 역량입니다.