(42) Machine Learning vs Deep

[문돌이의 AI] (42) Machine Learning vs Deep Learning

▷ 머신러닝(ML)이 뭔교?

넷플릭스가 '기묘한 이야기'를 연달아 본 당신에게 '위쳐'를 추천하는 방식이 어떻게 가능할까? 그 해답은 머신러닝(ML)에 있다. 머신러닝은 목표에 도달하기 위해 행동을 유도하고 경험에서 배우는 똑똑한 알고리즘이다.

머신러닝은 요리를 하는 셰프에 비유해볼 수 있다. 셰프가 레시피(지도학습)를 통해, 재료를 혼합하며(비지도 학습), 고객의 반응을 보고(강화학습) 매 요리마다 점점 더 나아지는 것처럼. 머신러닝은 다음 TV 시리즈 추천에서부터 체스 게임에 이르기까지, 똑똑한 추측을 하는 데 능숙하다.

▷ 그라믄 딥러닝(DL)은 또 뭔교?

딥러닝은 고고학자 비스무리하다. 단순히 고대 유적지를 찾는 것이 아니라, 각 층을 세심하게 발굴하고 연구하여 그 역사와 맥락을 밝혀낸다.

딥러닝에서는 신경망의 각 층이 데이터로부터 더 복잡한 패턴과 정보를 발견하고 처리한다. 각 층을 거치며 데이터에 대한 더 깊은 이해를 얻게 되지. 머신러닝이 때때로 특징을 찾는 데 도움이 필요할 때, 딥러닝은 원시 데이터에서 독립적으로 특징을 찾아낼 수 있는 능력을 갖추고 있다. 하지만, 이를 위해 상당한 계산 능력이 필요하다.

▷ 머신러닝과 딥러닝의 협업

머신러닝과 딥러닝은 항상 상반되는 개념이 아니다. 때로는 머신러닝이 전략을 세우고, 딥러닝이 그 전략을 실행하는 파트너처럼 함께 작동한다. 예를 들어, 전이 학습에서는 사전 훈련된 딥러닝 모델을 새로운 상황에 맞게 조정하고, 하이브리드 모델에서는 두 기술의 장점을 결합하여 의료나 금융 분야에서 더욱 탁월한 성과를 낸다.

▷ 미래

머신러닝과 딥러닝은 단순한 유행어를 넘어 우리의 디지털 세계를 혁신하는 주역들이다. 주식 시장 예측부터 질병 진단에 이르기까지 다양한 분야에서 그 능력을 발휘하고 있다. 이들 기술이 발전함에 따라, 우리는 단순히 생각하는 기계를 넘어, 배우고 적응하는 기계를 만들어가고 있다. 우리의 미래를 형성하는 데 이 두 기술이 중요한 역할을 하고 있음을 잊지 말자!