머신러닝과 딥러닝: 주요 차이점 설명

머신 러닝과 딥 러닝은 종종 같은 의미로 사용되지만 인공 지능의 두 가지 하위 도메인을 나타냅니다. 이들은 데이터 분석에 대한 서로 다른(그러나 관련된) 접근 방식을 나타냅니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 집합입니다. 이들 간의 차이점은 중요하며 데이터 분석 도구 및 서비스를 평가할 때, 데이터 문제를 해결하기 위해 어떤 접근 방식을 취할지 결정하거나 엔지니어 및 분야 전문가와 심층적인 대화를 나눌 때와 같은 기술적인 주제에 관해 의사소통할 때 특히 관련이 있습니다.

목차:

• 머신러닝이란 무엇인가요?
• 딥러닝이란 무엇인가요?
• 머신러닝과 딥러닝
• ML 및 딥러닝의 응용
• ML 및 딥 러닝의 이점
• ML 및 딥 러닝의 과제
• 결론

머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝(ML)은 인공지능(AI)의 하위 집합입니다. 이 이름은 기계(일반적으로 컴퓨터 또는 컴퓨터 조합)가 자동 수학적 및 통계적 기술을 적용하여 데이터에서 패턴을 발견하거나 학습하는 모든 시스템을 나타냅니다.

ML은 지능적이고 독립적인 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 즉, 하드 코딩된 구성 요소를 최소화하고 인간 상호 작용을 줄이는 것을 목표로 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 개선한다는 의미입니다. 기계 학습 분야는 1960년대부터 존재해 왔으며, 그 이후로 개발되고 연구된 수많은 알고리즘과 기술이 있습니다.

기계 학습의 유형

다양한 유형의 시스템이 ML의 자격을 갖습니다. 가장 일반적인 것은 다음과 같습니다.

• 비지도 학습 모델은 사람의 지도가 거의 또는 전혀 없이 구조화되지 않은 데이터를 사용합니다.
• 지도 학습 모델에는 지침이 필요하며 데이터 형식 및 구조에 대한 입력 등 사람의 입력에 의존합니다.
• 준지도 모델은 소량의 구조화된 데이터로부터 지침을 받은 다음 해당 데이터의 통찰력을 사용하여 더 큰 구조화되지 않은 데이터 풀에서 정확도를 개선합니다.
• 강화 모델은 환경과 상호 작용하여 결정을 내리는 방법을 배웁니다. 이러한 모델은 조치를 취하고 긍정적이거나 부정적인 피드백을 받은 다음 원하는 목표를 달성하기 위해 행동을 조정합니다.
• 자체 감독 모델은 구조화되지 않은 원시 데이터를 사용하여 자체 라벨을 만듭니다.

딥러닝이란 무엇인가요?

ML의 최근 발전은 주로 딥 러닝으로 알려진 ML의 특수한 하위 집합에서 비롯되었습니다. 딥 러닝은 심층 신경망이라고 불리는 신경망의 하위 집합 위에 구현되는 ML 시스템의 하위 집합을 의미합니다. 심층 신경망은 크고, 밀접하게 상호 연결되어 있으며, 처리에 사용할 수 있는 많은 뉴런 계층을 가진 신경망입니다.

딥러닝 네트워크의 유형

다른 고급 ML 기술과 마찬가지로 딥 러닝 시스템은 감독 방식이나 비지도 방식으로 학습할 수 있습니다. 이는 하나의 고급 신경망 아키텍처 또는 두 개 이상의 고급 신경망 아키텍처의 조합으로 구축될 수 있습니다. FNN(피드포워드 신경망)과 같은 일부 네트워크는 뉴런 계층 간에 한 방향으로만 데이터를 이동합니다. 이와 대조적으로 순환 신경망(RNN)과 같은 다른 네트워크는 내부 루프를 형성하고 부작용으로 마치 메모리가 있는 것처럼 동작할 수 있습니다.

CNN(컨벌루션 신경망)과 같은 고급 아키텍처는 NN의 입력에서 데이터의 일부가 반복되는 방식과 시기를 구조화합니다. 이는 네트워크가 데이터에서 관계를 찾아야 하는 위치에 대한 힌트를 제공합니다.

여러 신경망을 동시에 개발할 수 있으며, 각 하위 네트워크는 문제 공간의 하위 집합을 전문으로 합니다. 예를 들어 생성적 적대 신경망(GAN)은 서로 경쟁하려는 모델을 훈련시키는 경향이 있으며(하나는 데이터 세트에 속해야 하는 새로운 데이터를 가짜로 만들고, 다른 하나는 사기를 탐지하기 위해 훈련), 2타워 아키텍처는 학습을 위해 협력합니다. 깊이 상호 연결되어 있지만 서로 다른 데이터세트의 두 부분에 대한 정보입니다.

딥 러닝 시스템을 구축할 때 더 복잡한 아키텍처 조합도 일반적으로 함께 사용됩니다. 이러한 아키텍처는 변환기 및 정류기 장치와 같은 특수 뉴런 구조를 사용하여 확장되거나 의사결정 트리와 같은 다른 기계 학습 시스템을 에뮬레이션, 구현 및 향상하는 데 사용될 수 있습니다.

머신러닝과 딥러닝: 주요 차이점

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합이며 여기에는 몇 가지 특정한 제약 조건과 장점이 내장되어 있습니다. 기계 학습은 일반적인 용어이며 데이터를 분석하고 데이터 내에서 패턴을 감지하기 위한 더 넓은 범위의 옵션과 절충점을 다룹니다. 이 표에는 차이점이 강조되어 있습니다. 자세한 내용은 아래에서 확인하실 수 있습니다.

딥러닝은 대규모 데이터 세트에 달려 있습니다.

딥 러닝 기술은 매우 큰 데이터 세트에 대한 액세스 권한에 의존하는 경우가 많은 반면, ML 시스템은 사용 가능한 데이터가 거의 또는 전혀 없을 때 유용할 수 있습니다. 또한 숙련되고 전문적인 인간 입력이 가능하다면 ML은 어떤 딥 러닝 시스템보다 이를 더 명시적으로 활용할 수 있습니다.

일반적으로 ML 시스템은 더 넓은 범위의 기술을 다루며 더 유연한 구현 범위를 제공합니다. 딥 러닝은 심층 신경망 및 지원 알고리즘과 같은 대규모 데이터 세트 작업에 적합한 기술에만 중점을 둡니다.

ML은 최적화하고 이해하기가 더 쉽습니다.

훨씬 더 넓은 범위를 갖춘 ML은 의사 결정 트리, 클러스터링, 다양한 회귀 분석 등 데이터 처리에 대한 많은 전통적이고 잘 연구된 접근 방식을 다룹니다. 수십 년 동안 연구해 온 이러한 접근 방식 중 상당수는 잘 알려진 내장 성능과 기타 장단점을 갖고 있습니다.

이는 신경망 기반 딥 러닝 시스템보다 더 유연한 구현을 제공하며 리소스 및 비용 효율적일 수 있습니다. 딥 러닝은 일반적으로 리소스가 많이 들고 비용 규모가 가장 높습니다.

딥러닝은 더 강력하지만 일반적이지 않습니다.

딥 러닝 시스템은 범위와 초점이 더 좁은 애플리케이션에 가장 적합합니다. 예를 들어 사용 가능한 관련 데이터의 대규모 데이터 수집 문제, 신경망의 긴 훈련을 위한 충분한 시간, 추적 능력보다 실행 정확도가 우선시되는 경우 정확히 시스템이 수행하는 작업과 이유는 무엇입니까?

ML 시스템은 사용 가능한 데이터가 적고, 시스템이 사람이 이해하기 쉽고, 높은 정확도가 덜 관련되는 문제를 포함하여 기계가 데이터의 패턴을 자동으로 찾고 적용할 수 있는 모든 문제에 적용될 수 있습니다.

ML 및 딥러닝의 응용

ML 기반 딥 러닝 시스템과 애플리케이션은 우리 삶의 점점 더 많은 측면에 지속적으로 내장되어 있습니다. 아래에는 잘 알려진 몇 가지 예가 있습니다.

스팸 감지

최초의 대규모 기계 학습 애플리케이션 중 하나는 스팸 이메일 메시지를 감지하고 필터링하는 것이었습니다. 이 문제는 응용 기계 학습에 이상적인 문제입니다.

이메일의 양이 많고 구조가 잘 정의되어 있습니다. 원치 않는 이메일을 스팸으로 표시하는 것은 쉽기 때문에 "스팸" 또는 "햄"(햄은 스팸의 반대임)으로 표시된 이메일의 대규모 데이터 세트를 만드는 것이 어렵지 않습니다. 이 데이터를 기반으로 분류 시스템을 쉽게 구축한 다음 인터넷 규모의 스팸 이메일을 신속하게 필터링하는 데 사용할 수 있습니다.

스팸 탐지는 딥 러닝 시스템이 (아직) 전통적인 ML 기술만큼 해결하기에 적합하지 않은 한 가지 예입니다. 상당한 개선에도 불구하고 스팸의 최신 발전에 따라 딥 러닝 시스템을 최신 상태로 유지하는 데 필요한 시간과 비용은 아직 더 높은 정확성을 감당할 가치가 없습니다. 딥 러닝 시스템은 일반적으로 ML 파이프라인을 최적화하는 데 사용될 수 있으며, 대규모 스팸 탐지 ML 교육 시스템은 이러한 목적을 위해 이를 통합할 수 있습니다.

추천 시스템

전자상거래 상점, 미디어 스트리밍 서비스, 온라인 마켓플레이스는 사용자가 돈을 어디에 써야 하는지 추천하는 데 의존하는 서비스의 일부 예일 뿐입니다. 추천 시스템은 기계 학습에 적합한 문제의 또 다른 전형적인 예입니다.

사용자가 미디어를 소비하고 온라인으로 구매함에 따라 기본 시스템은 명확한 신호(소비한 사용자와 소비하지 않은 사용자)를 통해 대규모 데이터 세트를 구축할 수 있습니다. 딥 러닝과 보다 전통적인 ML 기술을 모두 이 문제에 적용할 수 있습니다. 대규모 추천 시스템은 두 가지 알고리즘 유형을 영리하게 조합하여 사용합니다.

길 찾기 및 자율 주행 자동차

Dijkstra 알고리즘 및 A* 알고리즘과 같이 잘 알려진 경로 찾기 기술을 기반으로 구축된 기존 비지도 ML 알고리즘은 도로 지도에서 두 지점 사이의 최적 경로를 찾는 데 가장 적합합니다. 이러한 알고리즘은 지도, 교통 및 기타 데이터를 미리 연구하고, 패턴을 발견하고, 실제 조건에 따라 실시간으로 조정하고, 아주 잘 작동할 수 있습니다.

하지만 실제로 두 지점 사이에서 자동차를 탐색하는 경우 처리할 정보의 양과 복잡성이 기존 ML 기술로 작업하기에는 너무 높습니다. 자율주행 시스템은 거의 독점적으로 딥러닝 기술을 사용해 구축됩니다.

ML 및 딥 러닝의 이점

잘 사용하면 머신러닝과 특화된 딥러닝 시스템이 혁신을 이룹니다. 그들은 인간 전문가를 보강하여 결과를 더 빠르게, 더 영향력 있게, 더 저렴하게, 더 높은 품질로 만들거나 위의 모든 것을 혼합할 수 있습니다.

ML을 통해 속도, 규모, 비용 향상

ML 시스템은 전문가의 작업과 프로세스의 일부 또는 전부를 대체하여 작업을 완료하는 데 필요한 시간과 주의를 줄일 수 있습니다. 결과적으로 그들의 작업은 이전보다 훨씬 더 큰 규모로 적용될 수 있습니다.

예를 들어, MRI 스캔의 이상 여부를 평가하는 기술자 팀은 각각 시간당 6개 또는 일주일에 약 200개의 스캔을 평가할 수 있습니다. 대신 동일한 팀이 분석의 가장 일상적인 부분을 수행하기 위해 일련의 기계 학습 알고리즘을 훈련하는 데 집중한다면 알고리즘은 적은 비용으로 일주일에 수천 건의 MRI 스캔을 평가할 수 있습니다.

딥 러닝을 통한 더 높은 영향력과 품질

딥 러닝 시스템을 문제에 적용하면 ML을 통합하는 시스템을 강화하고 전반적인 품질과 영향력을 높일 수 있습니다.

위의 예를 계속하면 딥러닝 시스템은 MRI 스캔량이 충분히 많은 조건에 적용될 수 있습니다. 스캔량이 충분하고 딥 러닝 시스템을 구축하는 데 충분한 시간과 자원을 투자한 후에는 전문가가 식별하도록 훈련받은 좁은 범위의 이상 현상을 식별하는 데 전문가보다 더 나은 작업을 수행할 가능성이 높습니다.

그런 다음 이러한 시스템을 규모에 맞게 배포하여 효과를 극대화하고 개별 MRI 스캔을 무시할 수 있는 비용으로 처리할 수 있습니다. MRI 기술자 및 기타 전문가의 분석은 비정상적이거나 예외적인 경우에 대한 딥 러닝 시스템의 출력을 강화하여 훨씬 더 높은 결합 품질을 달성할 수 있습니다.

ML 및 딥 러닝의 과제

많은 종류의 작업이 ML이나 딥 러닝을 적용하면 엄청난 이점을 얻을 수 있지만, 이와 같은 AI를 시스템에 통합하는 것은 어려울 수 있습니다. 다음은 발생하는 가장 일반적인 과제와 장애물 중 일부입니다.

비용과 정확성 사이의 균형

더 크고 값비싼 컴퓨터 시스템은 고급 ML 및 딥 러닝 알고리즘을 더 빠르고 더 큰 규모로 실행할 수 있습니다. 결과적으로 시스템에 지출되는 비용과 하드웨어 측면에서 얼마나 효과적인지, 이를 조립하기 위해 더 재능 있는 전문가를 고용하는 것 사이에는 균형이 있습니다. ML 및 딥 러닝 시스템의 제한된 리소스를 효과적으로 활용하려면 상당한 주의가 필요합니다.

대규모 데이터 세트에 대한 의존성

일반적으로 ML, 특히 딥 러닝은 훈련 단계에서 지속적으로 업데이트되는 대규모 데이터 세트에 대한 액세스 권한에 달려 있습니다. 알고리즘은 훈련된 데이터의 품질과 양만큼 우수합니다. 대규모 데이터 세트를 효과적으로 관리하는 것은 어렵고, 주어진 데이터 세트에 ML을 가장 효과적으로 적용하려면 시간과 독창성이 필요합니다.

정확성과 명확성 사이의 균형

딥 러닝 시스템은 동등한 매개변수로 구축된 다른 ML 시스템보다 훨씬 더 정확하도록 훈련될 수 있습니다. 정확성에는 비용이 따릅니다. 시스템은 대규모로 데이터를 조작하고 실제 시간 내에 인간이 이해하는 것이 불가능한 고급 알고리즘을 사용합니다.

보다 전통적인 ML 알고리즘은 훨씬 더 오랫동안 연구되었으며, 더 잘 정의된 특성을 가지며, 인간이 이해하기 쉬운 방식으로 작동하도록 유도될 수 있습니다. 모든 ML 및 딥 러닝 구현은 정확성과 명확성 사이에서 이상적인 균형점을 찾아야 합니다.

기술적 편향과 분산 사이의 균형

ML 시스템은 알고리즘의 복잡성, 훈련 전용 리소스, 훈련에 사용되는 데이터의 양이 증가함에 따라 훈련 데이터의 속성에 대해 점점 더 많이 배울 수 있습니다. 이러한 현상을 (기술적) 편향이라고 합니다. 극도로 편향된 시스템은 훈련받은 것과 유사한 데이터를 볼 때 매우 정확합니다.

높은 편향은 종종 너무 낮은 분산을 희생하여 발생합니다. 시스템은 훈련에서 본 것과 매우 다른 새로운 데이터에 많이 반응하지 않습니다. 낮은 편향과 낮은 분산을 모두 갖춘 이상적인 시스템은 구축하기 어렵습니다. 특정 애플리케이션에 대한 편향과 분산 사이의 올바른 균형을 찾는 것은 더 잘 연구되고 더 확립된 기존 ML 알고리즘의 경우 더 쉽습니다. 더 복잡한 딥러닝 알고리즘으로는 이를 달성하기 어려울 수 있습니다.

결론

딥 러닝 시스템은 심층 다층 신경망을 활용하여 대규모 데이터 세트의 복잡한 문제를 해결하는 ML의 특수 하위 집합입니다. 탁월한 정확성과 처리 기능을 제공하지만 해석 가능성 감소, 광범위한 데이터에 대한 의존성, 최적화 유연성 제한 등의 절충안이 있습니다.

이와 대조적으로 기존 ML 방법은 비용 효율성이 더 높고 배포가 더 쉬우며 더 투명하고 예측 가능한 결과를 제공하는 경우가 많습니다. 또한 특정 작업에 맞게 미세 조정하는 것이 더 간단합니다. 두 접근 방식 모두 서로 다른 장점과 단점을 갖고 있으며 실제 시나리오에서 효과적인 구현을 위해서는 해당 응용 프로그램과 제한 사항을 이해하는 것이 중요합니다.