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딥 러닝과 머신 러닝의 비교: 차이는 무엇일까요?

딥 러닝과 머신 러닝의 차이점을 이해하기 위한 가장 쉬운 요점은, 모든 딥 러닝은 머신 러닝이지만, 모든 머신 러닝이 딥 러닝은 아니라는 점입니다.

출처 Patrick Grieve, 저자

최종 업데이트: 2023년 09월 09일

인공 지능(AI)의 최신 발전 기능을 이해하는 것은 매우 어려워 보일 수 있지만 관심 있는 기본 사항을 살펴보면 AI 혁신을 두 가지 개념, 즉 머신 러닝 딥 러닝으로 요약할 수 있습니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 예는 어디에나 있는데, 그것은 바로 자율주행차를 현실화하는 것이고, Netflix에서 여러분이 다음에 보고 싶어할 프로그램을 파악하는 방법, Facebook에서 사진에 찍힌 사람을 인식하는 방법 등입니다.

머신 러닝과 딥 러닝은 흔히 번갈아 사용할 수 있는 유행어처럼 보이지만, 이 두 사이에는 차이점이 있습니다. 그렇다면, AI에 대한 대화를 지배하는 이 두 가지 개념은 정확히 무엇이며, 어떻게 다를까요? 계속해서 더 자세한 내용을 살펴보세요.

딥 러닝과 머신 러닝의 비교

머신 러닝과 딥 러닝의 차이를 이해하는 데 있어 첫 번째 단계는 딥 러닝머신 러닝에 해당한다는 점입니다.

구체적으로, 딥 러닝은 머신 러닝이 진화한 것으로 여겨집니다. 딥 러닝은 기계가 사람의 도움 없이도 정확한 결정을 내릴 수 있도록 해주는 프로그래밍 가능한 신경망을 사용합니다.

하지만 우선 머신 러닝을 정의해 보겠습니다.

머신 러닝이란?

머신 러닝의 정의: 데이터를 분석하고, 데이터로부터 학습한 다음, 학습한 것을 적용해 정보에 입각한 결정을 내리는 알고리즘을 포함하는 인공 지능의 애플리케이션입니다.

머신 러닝의 작동 원리

머신 러닝 알고리즘의 쉬운 예는 온디맨드 음악 스트리밍 서비스입니다. 청취자에게 추천할 새 노래나 아티스트를 결정하기 위해, 머신 러닝 알고리즘은 청취자의 선호 사항을 음악적 취향이 비슷한 다른 청취자와 연관시킵니다. 간단히 AI라고 흔히 불리는 이 기술은 자동화된 추천을 제공하는 많은 서비스에서 사용됩니다.

머신 러닝은 수많은 복잡한 수학/코딩으로, 결국 손전등, 자동차 또는 컴퓨터 화면이 작동하는 것과 같은 방식으로 기계적 기능을 수행합니다. '머신 러닝'이 가능하다는 것은 주어진 데이터를 사용하여 기능을 수행하고, 그리고 시간이 지남에 따라 그 기능이 점차적으로 향상되는 것을 의미합니다. 예를 들어 '어두워'라고 말할 때마다 불이 켜지는 손전등이 '어둠'이라는 단어가 포함된 다른 구절을 인식하는 것입니다.

머신 러닝은 악성 코드를 추적하는 데이터 보안 회사부터 유리한 거래에 대해 알림을 받고 싶어하는 재무 전문가에 이르기까지 여러 산업에 걸쳐 모든 종류의 자동화된 작업에 연료를 공급합니다. AI 알고리즘은 가상 개인 비서처럼 끊임없이 학습하도록 프로그래밍되었으며, 이 작업을 상당히 잘 수행합니다.

딥 러닝과 심층 신경망에 대한 이야기를 시작하면, 기계가 새로운 기술을 배우는 방법이 정말 재미있고 흥미진진해지기 시작합니다.

딥 러닝이란?

딥 러닝의 정의: 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 똑똑한 결정을 내릴 수 있는 '인공 신경망'을 만드는 딥 러닝의 하위 분야입니다.

딥 러닝의 작동 원리

딥 러닝 모델은 인간이 결론을 내리는 방식과 유사한 논리 구조를 사용하여 데이터를 지속적으로 분석하도록 설계되었습니다. 이를 달성하기 위해 딥 러닝 애플리케이션은 인공 신경망이라는 계층화된 알고리즘 구조를 사용합니다. 인공 신경망의 설계는 인간 두뇌의 생물학적 신경망에서 영감을 얻어, 표준 머신 러닝 모델보다 훨씬 더 뛰어난 학습 시스템을 제공합니다.

딥 러닝 모델이 잘못된 결론을 도출하지 않도록 보장하는 것은 까다롭습니다. AI의 다른 예시처럼, 학습 프로세스를 정확하게 만들려면 많은 교육이 필요합니다. 하지만 의도대로 작동한다면, 기능적인 딥 러닝은 많은 사람들이 진정한 인공 지능의 중추라고 생각하는 것이자 과학의 경이로움으로 여겨집니다.

딥 러닝의 좋은 예는 Google의 AlphaGo입니다. Google은 날카로운 지능과 직관이 필요한 것으로 알려진 Go라는 이름의 추상적인 보드 게임을 배우는, 자체 신경망을 가진 컴퓨터 프로그램을 만들었습니다. AlphaGo의 딥 러닝 모델은 표준 머신 러닝 모델과는 달리 특정 동작을 수행해야 할 시점을 알려주지 않고도, 전문적인 Go 플레이어와 대결하여 인공 지능에서는 전혀 볼 수 없었던 수준에서 플레이하는 방법을 배웠습니다.

AlphaGo가 게임에서 세계적으로 유명한 여러 '마스터'들을 상대로 이겼을 때 상당한 화제가 되었는데, 기계가 게임의 복잡한 기술과 추상적인 측면을 파악했을 뿐 아니라 최고의 플레이어 중 하나가 된 것이었습니다. 그것은 인간 지능과 인공 지능의 대결이었고, 후자가 1위를 차지했습니다.

좀 더 실용적인 사용 사례를 들자면, 사진을 기반으로 꽃이나 새의 종류를 식별할 수 있는 이미지 인식 앱을 상상해 보세요. 그 이미지 분류는 심층 신경망에 의해 작동됩니다. 딥러닝은 또한 음성 인식과 번역을 안내하고, 말 그대로 자율주행차를 운전합니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점

실질적으로 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념에 불과합니다. 사실, 딥 러닝은 머신 러닝에 해당하 며 비슷한 방식으로 기능합니다. 이러한 이유로 이 두 용어가 흔히 대강 혼용되기도 하지만 둘의 기능은 엄연히 다릅니다.

기본적인 머신 러닝 모델은 새로운 데이터가 유입됨에 따라 특정 기능을 수행하는 데 점점 더 능숙해지지만, 여전히 인간의 개입이 필요합니다. AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야 합니다. 딥 러닝 모델을 사용하면 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단할 수 있어 인간의 도움이 필요하지 않습니다.

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손전등의 예로 돌아가 봅시다. 누군가 '어둡다'라는 단어를 말하는 소리 신호를 인식할 때 불이 켜지도록 손전등을 프로그래밍할 수 있습니다. 이를 계속 학습하면서 그 단어가 포함된 구절을 들으면 해당 작업을 수행하게 됩니다. 손전등에 딥 러닝 모델이 있다면 '안 보여' 또는 '스위치가 안 켜져'라는 신호가 있을 때, 어쩌면 빛 센서와 함께 불이 켜져야 한다는 것을 이해하게 될 수 있습니다.

딥 러닝 모델은 자체적인 컴퓨팅 방법, 즉 자체적인 두뇌를 가진 것처럼 보이는 기술을 통해 학습할 수 있습니다.

정리하면, 머신 러닝과 딥 러닝의 차이는 다음과 같습니다.

  • 머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 구문 분석하고 해당 데이터에서 학습하며, 학습한 내용에 따라 정보에 근거한 결정을 내립니다.
  • 딥 러닝은 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 지능적인 결정을 내릴 수 있는 '인공 신경망'을 만듭니다.
  • 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념입니다. 둘 다 광범위한 인공 지능의 폭넓은 카테고리에 속하지만 인간과 가장 유사한 AI를 구동하는 것은 바로 딥 러닝입니다.

머신 러닝의 다양한 유형

좀 더 깊이 파고들기 위해, 머신 러닝의 세 가지 주요 유형과 각 차이점을 살펴보겠습니다.

1. 지도 학습

이름에서도 짐작할 수 있듯이, 이 머신 러닝의 하위 집합은 가장 많은 감독을 필요로 합니다. 컴퓨터에는 훈련 데이터와 데이터에 대응하는 모델이 제공됩니다.

새로운 데이터가 컴퓨터에 공급되면 데이터 과학자는 컴퓨터의 정확한 응답을 확인하고 컴퓨터의 부정확한 응답을 수정하여 이 프로세스를 '감독'합니다.

예를 들어, 프로그래머가 컴퓨터에 개와 고양이의 차이를 구분하는 방법을 '가르치는' 상황을 상상해 보세요. 프로그래머는 컴퓨터 모델에 정답이 있는 데이터 세트를 주입하는데, 이 경우에는 명확하게 식별된 고양이와 개의 사진입니다. 시간이 지남에 따라, 컴퓨터 모델은 고양이가 긴 수염을 있거나 개가 웃을 수 있다는 패턴을 인식하기 시작할 것입니다. 그런 다음, 프로그래머는 정답이 없는 데이터(미확인 사진)를 컴퓨터에 주입하기 시작하고 개와 고양이를 정확하게 식별하는 모델의 능력을 테스트합니다.

2. 비지도 학습

지도 학습은 정답이 없는 데이터를 식별하는 방법을 가르치는 방법으로, 모델에 모든 '정답'(정답이 있는 데이터)을 제공하는 것을 포함합니다. 이는 마치 누군가에게 조류 안내서를 읽으라고 한 후 플래시 카드를 사용해 그들이 다른 종을 새를 식별하는 방법을 스스로 배웠는지를 테스트하는 것과 같습니다.

이와는 대조적으로, 비지도 학습은 정답이 없는 데이터만 컴퓨터에 주입한 다음 모델이 스스로 패턴을 식별하도록 하는 것입니다. 이 머신 러닝 방법은 일반적으로 결과가 어떻게 보일지 확실하지 않은 경우에 사용되므로 컴퓨터가 비슷한 점이나 차이점을 바탕으로 데이터의 숨겨진 계층과 클러스터(또는 그룹) 데이터를 함께 파헤쳐야 합니다.

예를 들어, 기업이 데이터를 분석해 고객 세그먼트를 식별하려고 한다고 가정해 보세요. 하지만 여러분은 아직 어떤 세그먼트가 존재하는지 모릅니다. 정답이 없는 입력 데이터를 비지도 학습 모델에 입력해야만 자체적으로 고객 세그먼트를 분류하는 역할을 할 수 있게 됩니다.

3. 강화 학습

강화 학습 방식은 모델이 자신의 행동에서 피드백을 사용해 학습하게 하는 시행착오형 접근법입니다. 컴퓨터가 데이터를 올바르게 이해하거나 분류할 때 '긍정적인 피드백'을 받고, 실패할 경우에는 '부정적인 피드백'을 받습니다. 이 학습 방식은 좋은 행동은 '보상'하고 나쁜 행동은 '처벌'함으로써 좋은 행동을 강화합니다 (이는 데이터 과학자가 모델을 보상하거나 처벌하기보다는 단순히 확인하거나 수정하는 지도 학습과 차별화되는 부분입니다).

강화 학습은 자동차 운전과 같은 대규모 데이터 세트와 함께 수반되는 복잡한 작업을 기계가 마스터하는 데 사용됩니다. 이 프로그램은 수많은 시행착오를 통해 여러 다단계 프로세스에 필요한 일련의 결정을 내리는 방법을 배웁니다.

딥 러닝 알고리즘의 다양한 유형

머신 러닝은 컴퓨터가 놀라운 작업을 해낼 수 있게 하지만, 인간의 지능을 복제하는 것은 여전히 역부족입니다. 반면에 심층 신경망은 인간의 뇌를 본떠 훨씬 더 정교한 수준의 인공 지능을 나타냅니다.

딥 러닝 알고리즘에는 몇 가지 다른 유형이 있는데, 그 중 가장 인기 있는 모델을 살펴보겠습니다.

합성곱 신경망

합성곱 신경망(CNN)은 이미지 처리와 개체 감지를 위해 특별히 설계된 알고리즘입니다. '합성곱'은 이미지 내 모든 요소를 평가하기 위해 이미지를 필터링하는 고유한 프로세스입니다.

합성곱 신경망은 기계에게 시각적 세계를 처리하는 방법을 가르치는 AI 분야인 컴퓨터 비전을 강화하는 데 흔히 사용됩니다. 그리고 안면 인식 기술은 컴퓨터 비전의 일반적인 용도입니다.

순환 신경망

순환 신경망(RNN)에는 알고리즘이 과거 데이터 포인트를 '기억'하도록 하는 피드백 루프가 내장되어 있습니다. 순환 신경망은 과거 이벤트에 대한 메모리를 사용해 현재 사건에 대한 이해를 알리거나 미래를 예측할 수 있습니다.

이러한 수준의 맥락이 주어지면, 심층 신경망은 더 잘 '생각'할 수 있습니다. 예를 들어, 순환 신경망으로 구동되는 지도 앱은 교통체증이 악화되는 경향이 있는 때를 '기억'할 수 있습니다. 그런 다음 이 지식을 사용해 혼잡 시간 교통 체증에 걸린 경우 대체 경로를 추천해 줍니다.

미래의 연료로서의 데이터

현재 '빅데이터 시대'에서 만들어지는 방대한 양의 새로운 데이터로 인해 덕분에 우리는 아직 상상조차 할 수 없는 혁신을 보게 될 것입니다. 데이터 과학 전문가들에 따르면, 이러한 획기적인 발전 중 일부는 딥 러닝 애플리케이션이 될 가능성이 높습니다.

중국의 주요 검색 엔진 Baidu의 전 선임 과학자이자 Google Brain 프로젝트의 리더 중 한 명인 Andrew Ng은 Wired 매거진에 딥 러닝 모델에 대한 탁월한 비유를 피력했습니다.

"AI는 로켓선을 구축하는 것과 비슷해요. 거대한 엔진과 많은 연료가 필요합니다."라고 Wired의 기자 Caleb Garling에게 말했습니다. "엔진이 크지만 연료가 적다면 궤도에 오르지 못합니다. 엔진이 작고 연료만 많다면 이륙하지도 못할 것입니다. 로켓을 만들려면 거대한 엔진과 많은 연료가 필요합니다. 딥 러닝에 비유하자면, 로켓 엔진은 딥 러닝 모델이고 연료는 이러한 알고리즘에 공급할 수 있는 엄청난 양의 데이터인 셈이지요."

그렇다면 머신 러닝과 딥 러닝은 고객 서비스에 어떤 의미가 있을까요?

오늘날 고객 서비스 분야의 AI 애플리케이션 중 다수는 머신 러닝 알고리즘을 활용합니다. 이러한 애플리케이션은 셀프 서비스를 촉진하고, 상담사 생산성을 높이며, 워크플로우의 안정성을 향상시키는 데 사용됩니다.

이러한 알고리즘에 공급되는 데이터는 지속적으로 유입되는 고객의 쿼리로부터 발생하며, 여기에는 고객이 겪고 있는 문제에 관련된 전후상황이 포함됩니다. 그러한 전후상황을 AI 애플리케이션에 종합하면 결과적으로 더욱 빠르고 정확한 예측이 이루어집니다. 이는 많은 기업에게 인공 지능에 큰 기대를 갖게 했으며, 업계 리더는 비즈니스 관련 AI의 가장 실용적인 사용 사례는 바로 고객 서비스 부문일 것이라고 추측합니다.

예를 들어, 머신 러닝과 딥 러닝 모두 컴퓨터가 텍스트와 음성을 이해할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야인 자연어 처리(NLP)를 강화하는 데 사용됩니다. CX 업계에서 아마존 알렉사와 애플의 시리는 음성 인식을 사용해 소비자의 질문에 대답할 수 있는 '가상 상담하'의 두 가지 좋은 예입니다.

AI 기반 고객 서비스 봇 또한 이와 동일한 학습 방법을 사용해 입력된 텍스트에 응답합니다. 이를 구현한 탁월한 실제 사례로는 Zendesk의 고급 봇이 있습니다. 업계에서 가장 방대한 고객 의도 데이터베이스를 활용하는 메시징 및 이메일용 향상된 봇으로, 업계 내 CX팀에 특화되어 더욱 개인화되고 정확한 응답, 상담사 생산성 향상 및 빠른 설정이 가능합니다.

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