ML vs DL
AI는 그 자체로 다양한 분야로 나눠지는데, 그 중에서 특히 중요한 두 가지는 머신러닝(Machine Learning, ML)과 딥러닝(Deep Learning, DL)입니다. 이 두 가지의 차이를 이해하는 것은 매우 중요합니다.
머신러닝 (ML): 머신러닝은 '데이터를 분석하여 패턴을 찾아내는' 방식입니다. 즉, 컴퓨터가 스스로 데이터를 보고 규칙을 배우게 하는 기술입니다. 예를 들어, 컴퓨터가 이메일을 보고 스팸인지 아닌지를 판단하도록 훈련시키면, 머신러닝 모델은 이메일의 내용을 분석해서 스팸을 구분할 수 있게 됩니다.
비유: 머신러닝은 마치 '많은 이메일을 읽고 그 특징을 배운 후, 새로운 이메일이 스팸인지 아닌지 판단할 수 있는 능력을 얻는 것'입니다.
딥러닝 (DL): 딥러닝은 머신러닝의 한 종류이지만, 더 깊고 복잡한 네트워크(신경망)를 사용하여 학습하는 방식입니다. 딥러닝은 이미지, 음성, 자연어 처리 등에서 뛰어난 성능을 보입니다. 딥러닝 모델은 많은 데이터를 바탕으로 여러 계층의 신경망을 통해 점점 더 복잡한 패턴을 인식할 수 있습니다.
비유: 딥러닝은 마치 '이미지 속의 고양이와 개를 구분하는 법을 배우기 위해, 여러 개의 중간 단계로 이미지를 분석하면서 점점 더 정확하게 구분할 수 있게 되는 것'입니다.
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