✨ 들어가며
앞서 우리는 인공지능(AI)의 개념과 실생활 활용 사례에 대해 살펴봤습니다.
그렇다면 AI는 어떻게 ‘생각하고 판단’할 수 있을까요?
그 핵심에는 바로 **머신러닝(Machine Learning)**과 **딥러닝(Deep Learning)**이라는 기술이 있습니다.
이번 글에서는 이 두 기술이 무엇이고, 어떤 차이가 있으며, 실제로 어떻게 사용되는지 쉽게 풀어보겠습니다.
🤖 머신러닝(Machine Learning)이란?
머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 기술입니다.
프로그래머가 일일이 ‘이럴 땐 이렇게 행동해’라고 명령을 내리는 것이 아니라,
데이터를 기반으로 규칙을 스스로 발견하게 만드는 것이죠.
예시:
- 스팸 메일 분류기: 많은 이메일 데이터를 보고, 어떤 것이 스팸인지 학습함
- 추천 알고리즘: 유저의 시청/구매 이력을 통해 좋아할 만한 콘텐츠 추천
🧠 딥러닝(Deep Learning)이란?
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 사람의 뇌 구조를 모방한 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 작동합니다.
특히 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 같은 복잡하고 방대한 데이터 분석에 강력한 성능을 발휘하죠.
특징:
- 데이터가 많을수록 성능이 좋아짐 (대규모 학습 필요)
- 스스로 특징을 추출함 (Feature Engineering 필요 없음)
- GPU 활용도가 높음
예시:
- 얼굴 인식 기술 (사진 속 인물 자동 인식)
- 음성 인식 (스마트폰의 음성 비서)
- 번역기 (딥L, 구글 번역 등)
🔄 머신러닝 vs 딥러닝: 무엇이 다를까?
| 항목 | 머신러닝 | 딥러닝 |
|---|---|---|
| 학습 방식 | 규칙을 찾도록 유도 | 규칙도 스스로 학습 |
| 데이터량 필요 | 상대적으로 적음 | 매우 많아야 정확도 향상 |
| 예시 | 스팸 필터, 가격 예측 | 이미지 인식, 음성 합성, 자율주행 |
🧪 실생활 예시로 쉽게 이해하기
- 머신러닝: 마치 선생님이 문제 푸는 공식을 알려주는 것
- 딥러닝: 스스로 문제 유형과 공식을 터득하며 공부하는 천재 학생
📝 마무리하며
이번 글에서는 AI의 핵심 작동 원리인 머신러닝과 딥러닝의 개념을 살펴봤습니다.
다음 글에서는 실제로 우리가 AI를 직접 실습해볼 수 있는 도구와 플랫폼들을 소개해드릴게요.
코딩을 몰라도, AI 모델을 체험해볼 수 있는 방법은 생각보다 많습니다!