머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 에 대해 알아보겠습니다.

Ⅰ. 머신러닝(Machine Learning) 란?

  명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 성능을 개선하는 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 머신러닝 알고리즘은 대규모 데이터에서 패턴과 상관관계를 발견하고, 이를 기반으로 예측과 의사결정을 수행할 수 있도록 훈련됩니다.

Ⅱ. 머신러닝(Machine Learning) 주요 특징

 현실 세계에 존재하는 확률적 데이터 분포로부터 샘플을 수집하고, 이를 바탕으로 모델을 훈련시켜 문제를 해결합니다. 전통적인 방식에서는 사람이 특정 패턴을 추출하는 방식을 먼저 설계한 후, 컴퓨터가 그 방법에 따라 데이터를 분석하고 점차 능력을 개선해나갑니다.

Ⅲ. 머신러닝(Machine Learning) 대표 학습 방식

머신러닝은 문제의 특성과 데이터의 형태에 따라 다음과 같은 학습 방법으로 구분됩니다:
 ⅰ. 지도 학습(Supervised Learning): 입력과 정답(레이블)이 주어진 데이터를 기반으로 모델을 학습시킵니다.
 ⅱ. 비지도 학습(Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터에서 숨겨진 패턴이나 군집을 탐색합니다.
 ⅲ. 준지도 학습(Semi-Supervised Learning): 일부 레이블만 존재하는 데이터를 사용하여 효과적으로 모델을 학습합니다.
 ⅳ. 강화 학습(Reinforcement Learning): 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하도록 학습합니다.

Ⅳ. 딥러닝(Deep Learning) 개념

 인간 두뇌의 정보 처리 방식을 본떠 만든 심층 신경망(Deep Neural Network)을 기반으로 한 인공지능 기술입니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 사람의 개입 없이 스스로 특징을 추출하고 학습할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

Ⅴ. 딥러닝(Deep Learning) 핵심 구조

 다수의 계층(layer)으로 구성된 심층 신경망을 통해 복잡한 데이터의 패턴을 자동으로 학습합니다. 각 계층은 이전 계층의 출력을 입력으로 받아 고유의 연산을 수행한 후, 그 결과를 다음 계층에 전달합니다. 일반적으로 수십에서 수천 개의 계층이 연결되어 있으며, 이로 인해 딥러닝은 매우 정교하고 유연한 학습이 가능합니다.

 ⅰ. 주요 신경망 구조
     다층 퍼셉트론(MLP): 가장 기본적인 구조로, 완전 연결층으로 구성됩니다.
     1) 합성곱 신경망(CNN): 이미지나 비전 관련 문제에 특화된 구조입니다.
     2) 순환 신경망(RNN): 시계열이나 텍스트처럼 시간의 흐름이 중요한 데이터 처리에 사용됩니다.
     3) 트랜스포머(Transformer): 병렬 처리와 장기 의존성 학습에 강점을 지닌 구조로, 특히 자연어 처리에 주로 활용됩니다.

Ⅵ. 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 주요 차이점

구분	머신러닝	딥러닝
특징	추출 사람이 직접 설계 (데이터에서 유의미한 특징을 사람이 설계)	신경망이 자동으로 추출 ( 데이터로부터 특징을 스스로 학습)
데이터 필요량	적은 양으로도 가능	대량의 데이터 필요
연산량	비교적 적음	매우 큼 (GPU 필수)
학습 방식	통계 및 수학 기반 ( 예측 오류 발생 시 사람의 피드백이 필요)	신경망 구조에 기반한 통계학적 학습 ( 자체적으로 오차를 보정하는 능력)
적합한 작업	잘 구조화된 정형 데이터 이미지, 텍스트 등	비정형 데이터 ( 수많은 층과 파라미터를 포함하며, 그만큼 모델의 복잡성과 계산량이 큼)
리소스 요구	적은 리소스	높은 계산 성능과 대규모 데이터 필요
대표 알고리즘	SVM, 랜덤 포레스트 등	CNN, RNN, Transformer 등

Ⅵ.머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 활용 분야

ⅰ. 머신러닝(Machine Learning) 활용 분야

분야	활용 사례
금융	신용 점수 예측, 주가 예측, 사기 탐지, 리스크 평가
마케팅	고객 세분화, 이탈 예측, 구매 가능성 분석
의료	질병 조기 진단, 환자 분류, 의료비 예측
제조업	품질 예측, 생산량 최적화, 재고 예측
소매/유통	추천 시스템, 수요 예측, 가격 최적화
통신	네트워크 장애 예측, 고객 행동 분석
정책/행정	통계 모델링, 정책 효과 분석, 인구 예측
스포츠/엔터테인먼트	성적 예측, 관객 분석, 경기 결과 분석

 

ⅱ. 딥러닝(Deep Learning) 활용 분야

분야	활용 사례
컴퓨터 비전	얼굴 인식, 자율주행, 영상 분류, 의료 영상 진단
자연어 처리(NLP)	챗봇, 기계 번역, 감성 분석, 텍스트 요약
음성 처리	음성 인식, 음성 합성(TTS), 실시간 통역
의료	영상 기반 질병 진단, 신약 후보 탐색, 유전체 분석
금융	비정형 문서 처리, 알고리즘 트레이딩, 음성 감정 분석
로보틱스	시각 기반 제어, 강화학습 기반 자율 움직임
게임 AI	강화학습 기반 전략 학습, 플레이어 대응 NPC
예술·콘텐츠	이미지 생성(딥페이크), AI 작곡/그림/소설 생성