GUAVA의 왕초보를 위한
AI 기초개념 - 7
머신러닝과 딥러닝, 그리고 AI 학습의 세계
안녕하세요! 오늘은 많은 분들이 궁금해하시는 머신러닝과 딥러닝의 차이, 그리고 왜 개인이 AI를 학습시키기 어려운지에 대해 이야기해보려고 합니다.
특히 요즘 DeepSeek 같은 오픈소스 AI가 인기를 끌면서 "나도 한번 AI 학습시켜 볼까?" 하는 생각이 드시는 분들이 많을 것 같은데요. 과연 현실적으로 가능할까요?
PART 1: 머신러닝과 딥러닝, 무엇이 다를까?
다른 비유는 호응이 별로라서, 다시 식당 비유로 돌아왔습니다. ^^
식당 운영의 비유로 알아보는 머신러닝과 딥러닝
머신러닝과 딥러닝의 차이를 이해하기 위해, 두 개의 식당을 상상해 볼까요?
머신러닝 식당
메뉴가 정해져 있고, 각 요리의 레시피가 명확합니다
주방장이 재료의 상태를 보고 양념의 양을 조절합니다
손님의 피드백을 받아 조금씩 레시피를 개선합니다
새로운 메뉴를 만들 때는 기존 레시피를 응용합니다
딥러닝 식당
수천 가지 요리를 연구하며 요리의 기본 원리를 학습합니다
재료만 주면 알아서 새로운 요리를 창작합니다
손님들의 반응을 분석해 끊임없이 발전합니다
하지만 주방 설비와 인력에 엄청난 투자가 필요합니다
실제 응용 사례로 보는 차이점
머신러닝의 실제 사례
스팸 메일 필터
: 특정 단어나 패턴을 찾아 분류
신용카드 도용 감지
: 거래 패턴 분석
상품 추천
: 구매 이력 기반 추천
딥러닝의 실제 사례
얼굴 인식
: 다양한 각도와 조명에서도 인식
자연어 대화
: ChatGPT처럼 자연스러운 대화
이미지 생성
: DALL-E처럼 창의적인 이미지 생성
PART 2: AI 학습, 왜 이렇게 어려울까?
슈퍼컴퓨터가 필요한 이유
예를 들어볼까요? ChatGPT나 Claude 같은 AI를 학습시키는 건...
전 세계 도서관의 책을 모두 읽고
수백 년 치의 대화를 나누고
그걸 모두 이해하고 기억하는 것과 같습니다
이것을 일반 컴퓨터로 하려면:
학습에만 수백 년이 걸릴 수 있습니다
전기 요금이 수억 원 나올 수 있습니다
컴퓨터가 과열로 녹아버릴 수도 있습니다
그래도 희망은 있다!
DeepSeek처럼 효율적인 방법들이 계속 나오고 있습니다!
적은 비용으로도 AI 학습이 가능해지고 있어요
개인용 컴퓨터에서도 실행할 수 있는 모델이 늘고 있죠
오픈소스 커뮤니티가 계속 발전하고 있습니다
PART 3: 개인이 AI를 활용하는 현실적인 방법
1. 오픈소스 AI 활용하기
DeepSeek R1을 예로 들어보겠습니다.
필요한 사양
최소 20GB RAM
140GB 저장공간
적당한 GPU (없어도 되지만 있으면 좋아요)
설치 방법
Ollama 설치 (ollama.com에서 다운로드)
터미널에서 간단한 명령어로 설치
웹 인터페이스나 API로 사용 가능
2. 파인튜닝 시도해 보기
작은 규모로 시작하세요!
특정 분야에 특화된 모델 만들기
적은 양의 데이터로도 가능
CPU로도 어느 정도 가능
3. 현실적인 대안들
API 활용
: OpenAI, Anthropic 등의 API 사용
합리적인 비용으로 고성능 AI 활용 가능
개발에만 집중할 수 있음
로컬 실행 가능한 작은 모델
: Llama, DeepSeek 등의 경량 버전
개인 컴퓨터에서도 실행 가능
프라이버시 보장
AI 기술은 날이 갈수록 발전하고 있습니다. 지금은 개인이 직접 AI를 학습시키기는 어렵지만, 이미 만들어진 AI를 활용하거나 수정하는 것은 충분히 가능합니다.
앞으로도 이런 발전이 계속될 테니, 우리도 한 걸음씩 따라가 보는 건 어떨까요?
다음에는 또 다른 흥미로운 AI 이야기로 찾아오겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다!
To Be Continue......
- Total HR / 사파 감성 HR & 나만의 AI를 찾고 있는 구아바 -
