딥러닝과 머신러닝의 차이
모델 구조와 학습 방식
머신러닝은 알고리즘 중심의 모델을 사용합니다. 알고리즘은 데이터를 바탕으로 특징을 수동으로 추출하고, 그 추출된 특징을 바탕으로 학습을 진행합니다. 예를 들어, **결정 트리(Decision Tree)**나 **SVM(Support Vector Machine)**처럼, 특징을 사람이 직접 선택하거나 가공해야 하는 경우가 많습니다. 반면, 딥러닝은 **다층 신경망(Deep Neural Network)**을 사용하여 데이터를 자기주도적으로 학습합니다. 자동화된 특징 학습이 가능하므로 사람이 개입하지 않아도 됩니다.
데이터와 컴퓨팅 자원
딥러닝 모델은 대량의 데이터와 고성능 컴퓨팅 자원을 요구합니다. 대규모 데이터셋을 처리하고 모델을 학습시키기 위해 GPU(Graphics Processing Unit) 같은 고성능 하드웨어를 활용합니다. 반면, 머신러닝은 상대적으로 적은 양의 데이터로도 학습이 가능하며, 일반적인 CPU만으로도 충분히 성능을 발휘할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리나 이미지 인식과 같은 복잡한 문제에서는 딥러닝이 뛰어난 성능을 보이지만, 작은 데이터셋에서는 머신러닝이 더 효율적일 수 있습니다.
성능과 정확도
딥러닝은 복잡한 문제 해결에 매우 강력한 성능을 발휘합니다. 특히 이미지 인식이나 음성 인식과 같은 고차원 데이터를 다룰 때 딥러닝은 뛰어난 성능을 보입니다. 딥러닝 모델은 자동으로 특징을 학습하므로, 사람의 개입 없이도 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 반면 머신러닝은 데이터의 품질과 특징 선택에 의존하므로, 데이터가 적거나 특징이 잘 정의되지 않은 문제에서는 성능이 떨어질 수 있습니다.
모델 해석 가능성
머신러닝은 모델 해석 가능성이 뛰어납니다. 예를 들어, 결정 트리나 로지스틱 회귀와 같은 모델은 사람이 이해할 수 있는 방식으로 예측을 합니다. 따라서 결과를 직관적으로 해석할 수 있어 의사 결정 과정에서 유리합니다. 반면, 딥러닝 모델은 복잡한 다층 구조와 방대한 매개변수를 가지고 있기 때문에 모델의 결과를 해석하기 어려운 경우가 많습니다. 이로 인해 딥러닝 모델은 "블랙박스" 모델이라고도 불리며, 예측 결과의 이유를 파악하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
활용 분야
머신러닝은 구조화된 데이터에서 주로 활용됩니다. 예를 들어, 금융 분야에서 신용 카드 사기 탐지, 마케팅 분석 등에서 머신러닝 알고리즘이 많이 사용됩니다. 반면, 딥러닝은 비구조화된 데이터, 즉 이미지, 음성, 텍스트와 같은 고차원 데이터를 처리하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 자율 주행차, 음성 인식 시스템, 의료 영상 분석 등에서는 딥러닝이 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 딥러닝은 특히 복잡하고 대규모의 데이터를 다룰 때 더 효과적입니다.