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AI, 머신러닝, 딥러닝? 아직도 헷갈리시나요?
slowblooms
2025. 12. 29. 01:34
AI, 머신러닝, 딥러닝? 아직도 헷갈린다면 이 글 하나로 끝!
안녕하세요! 요즘 어딜 가나 '인공지능(AI)' 이야기뿐이죠? 하지만 막상 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 어떻게 다른지 물어보면 선뜻 대답하기 어려운 게 사실입니다.
오늘은 이 세 가지 개념을 아주 쉽게, 그리고 확실하게 정리해 드릴게요. 이 그림 하나만 기억하면 여러분도 어디 가서 AI 전문가처럼 이야기하실 수 있습니다!
1. 한눈에 보는 포함 관계: "러시아 인형(마트료시카)"
가장 먼저 기억해야 할 것은 이 세 개념이 별개의 기술이 아니라, 서로를 포함하고 있는 관계라는 점입니다.
- 인공지능(AI): 가장 큰 범위. 인간의 지능을 흉내 내는 모든 기술.
- 머신러닝(ML): AI의 한 분야. 데이터를 통해 기계가 스스로 학습하는 기술.
- 딥러닝(DL): 머신러닝의 한 종류. 인간의 뇌 구조(신경망)를 본떠 만든 심화 학습 기술.
💡 한 줄 요약: 딥러닝은 머신러닝의 일종이고, 머신러닝은 인공지능의 일종입니다!
2. 무엇이 다른가요? (핵심 특징 비교)
🤖 인공지능 (AI): "똑똑한 기계를 만드는 모든 시도"
1950년대부터 시작된 가장 넓은 개념입니다. 사람이 일일이 규칙을 입력해서 작동하는 '계산기'나 '체스 프로그램'도 넓은 의미에서는 모두 AI에 해당합니다.
📈 머신러닝 (ML): "데이터를 주면 규칙을 스스로 찾아요"
과거에는 사람이 모든 규칙을 코딩했다면, 머신러닝은 기계에게 데이터를 던져줍니다. 그러면 기계가 그 데이터 안에서 패턴을 찾아내죠.
- 예: 수천 장의 스팸 메일을 보여주면, 어떤 단어가 들어갔을 때 스팸인지 기계가 스스로 학습합니다.
🧠 딥러닝 (DL): "인간의 뇌처럼 스스로 판단해요"
머신러닝보다 한 단계 더 나아간 기술입니다. 인간의 뇌세포 연결 구조를 본뜬 **'인공신경망'**을 사용합니다.
- 특징: 머신러닝은 사람이 어느 정도 "이런 특징을 봐!"라고 가이드를 줘야 하지만, 딥러닝은 무엇이 중요한 특징인지까지 스스로 찾아냅니다.
- 예: 알파고, ChatGPT, 자율주행 자동차 등이 대표적인 딥러닝의 산물입니다.
3. 마무리하며: 왜 지금 딥러닝인가?
과거에는 데이터도 부족하고 컴퓨터 성능도 낮아서 딥러닝이 빛을 보지 못했습니다. 하지만 지금은 '빅데이터'와 '고성능 GPU' 덕분에 딥러닝이 폭발적으로 성장하며 우리 삶을 바꾸고 있습니다.
🎁 다음 포스팅 예고 그렇다면 이 인공지능은 도대체 **어떤 방식(공부법)**으로 학습하는 걸까요? 다음 글에서는 AI의 3가지 공부법인 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 그 핵심 장치인 인공신경망에 대해 아주 쉽게 풀어보겠습니다!