[AI] 초보자도 이해하기 쉬운 머신러닝 vs 딥러닝 비교

▶ '스팸' 메일과 '광고' 문구로 이해하는 AI 학습의 차이

AI를 처음 공부하다 보면 "머신러닝과 딥러닝의 차이는 뭘까?"라는 궁금증이 생긴다.

두 개념 모두 데이터를 학습해 규칙을 찾아내는 기술이지만,
가장 큰 차이는 바로 "사람이 어디까지 알려주느냐"에 있다.

이 글에서는 '스팸' 메일과 '광고'라는 문구를 예시로 들어, 머신러닝과 딥러닝의 차이를 누구나 이해하기 쉽게 설명해 보려고 한다.

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※ 머신러닝(ML) : 사람이 직접 골라준 특징으로 데이터를 분류

머신러닝은 사람이 모델에게 어떤 특징이 중요한지를 직접 알려주는 방식이다.

즉, 사람이 특징을 지정하고, 모델은 그 특징을 이용해 분류한다.

예시 :
"메일 중에 '광고'라는 단어가 붙은 메일들은 모두 '스팸'이야"
사람이 이렇게 규칙을 정해주면, 모델은 그 규칙을 그대로 학습하여
'광고'라는 문구가 들어간 메일을 '스팸'으로 분류하게 된다.

역할	설명
사람	'광고'가 있으면 '스팸'이라는 특징을 직접 지정
모델	주어진 특징을 이용해 '스팸' 메일 분류 학습

 

즉, 사람이 특징을 골라주고, 모델은 그 특징을 이용해 분류하는 것을 학습하는 구조

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※ 딥러닝(DL) : 라벨이 붙은 데이터를 보고, 특징을 스스로 학습해 데이터를 분류

딥러닝에서는 사람이 특징을 직접 지정하지 않는다.
대신, 라벨만 붙여주고 모델이 스스로 데이터들 속에서 특징을 찾아낸다. (많은 데이터 필요)

즉, 사람은 데이터에 라벨만 붙여주고, 모델은 그 라벨들을 통해 특징을 스스로 학습하여 분류한다.

예시 :
많은 메일들 중 '광고'가 붙은 메일에 '스팸' 라벨을, '광고'가 없는 메일에 '정상' 라벨을 붙인다.
딥러닝 모델은 이렇게 라벨이 붙은 수천, 수만 개의 데이터를 학습하면서 이런 패턴을 발견한다.

'스팸' 라벨이 붙은 메일에는 '광고'라는 단어가 자주 등장하네? 그렇다면 '광고'는 '스팸'의 중요한 특징이구나

결국 모델은 사람이 직접 알려주지 않아도
'광고'라는 단어가 '스팸'의 공통된 특징임을 스스로 학습하고, 그 특징을 바탕으로 새로운 메일을 분류할 수 있게 된다.

단계	설명
1	사람이 메일에 '스팸' 또는 '정상' 라벨을 붙임
2	모델이 '스팸' 메일들의 공통적인 특징('광고' 등)을 스스로 학습
3	학습된 특징을 이용해 새로운 메일을 '스팸' 또는 '정상'으로 분류하며 학습

 

즉, 사람은 데이터에 라벨만 붙여주고, 모델이 스스로 특징을 찾아 학습하며 분류 학습을 하는 구조

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※ 차이 한눈에 비교

구분	머신러닝	딥러닝
사람이 하는 일	특징을 직접 지정	라벨만 제공
모델이 하는 일	사람이 지정한 특징을 기준으로 분류	라벨이 붙은 데이터를 통해 특징을 스스로 학습하여 분류
예시	'광고' 단어가 있으면 '스팸'	'스팸' 라벨이 붙은 메일에는 '광고' 단어가 많네 → '광고'는 '스팸'의 특징
결과	'광고' 단어가 있는 메일을 '스팸'으로 분류	'광고' 단어가 포함된 메일을 스스로 '스팸'으로 분류
필요 조건	적은 데이터, 규칙 명확	많은 데이터, 복잡한 패턴 학습 가능

 

※ 요약

머신러닝 : 사람이 직접 골라준 특징으로 데이터를 분류

사람 - "메일 중에 '광고'가 붙은 메일은 모두 '스팸'이야"

모델 - '광고'가 붙은 메일은 모두 '스팸'으로 분류

딥러닝 : 라벨이 붙은 데이터를 보고, 특징을 스스로 학습해 데이터를 분류

사람 - 많은 메일들 중 '광고'가 붙은 메일에 '스팸' 라벨을 붙이고, '광고'가 없는 메일에 '정상' 라벨을 붙임

모델 - 라벨이 붙은 많은 데이터를 보고 '스팸'의 특징이 광고'라는 것을 스스로 학습 → '광고'가 붙은 메일은 모두 '스팸'으로 분류

즉, 머신러닝은 사람이 특징을 가르쳐 주는 방식, 딥러닝은 스스로 특징을 깨닫는 방식

 

딥러닝은 사람이 직접 특징을 정하지 않아도, 방대한 데이터 속에서 스스로 중요한 특징을 찾아내고
복잡한 문제를 높은 정확도로 해결할 수 있다는 점에서 머신러닝보다 발전된 형태이다.

(단, 방대한 데이터에 라벨이 붙어 있어야 함 → 라벨링 자동화 기술 필요)