기계 학습과 딥 러닝의 차이점은 무엇인가요?

기계 학습(ML)과 딥 러닝을 모두 사용하여 데이터의 패턴을 식별할 수 있습니다. 둘 다 복잡한 수학적 모델을 기반으로 하는 알고리즘을 훈련시키기 위해 데이터 세트를 사용합니다. 훈련 중에 알고리즘은 알려진 출력과 입력 간의 상관관계를 찾습니다. 그런 다음 모델은 알 수 없는 입력을 기반으로 출력을 자동으로 생성하거나 예측할 수 있습니다. 기존 프로그래밍 기법과 달리 학습 과정도 사람의 개입을 최소화하여 자동으로 진행됩니다.

그 이외에 ML과 딥 러닝의 유사점은 다음과 같습니다.

인공 지능 기법

ML과 딥 러닝은 모두 데이터 과학과 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 둘 다 기존 프로그래밍 기법을 통해 수행할 경우 시간과 리소스가 많이 소요되는 복잡한 계산 작업을 완료할 수 있습니다.

통계적 근거

딥 러닝과 ML은 모두 통계적 방법을 사용하여 데이터 세트로 알고리즘을 훈련시킵니다. 이러한 기법으로는 회귀 분석, 의사 결정 트리, 선형 대수, 미적분학 등이 있습니다. ML 전문가와 딥 러닝 전문가는 모두 통계학에 대한 지식이 있습니다.

대규모 데이터 집합

ML과 딥 러닝 모두, 더 정확한 예측을 위해서는 양질의 훈련 데이터 세트가 많이 필요합니다. 예를 들어 ML 모델에는 피처당 약 50~100개의 데이터 포인트가 필요한 반면, 딥 러닝 모델에는 피처당 최소 수천 개의 데이터 포인트가 필요합니다.

광범위하고 다양한 애플리케이션

딥 러닝 및 ML 솔루션은 모든 산업 부문과 애플리케이션의 복잡한 문제를 해결합니다. 기존 프로그래밍 및 통계 기법을 사용하면 이러한 유형의 문제를 해결하거나 최적화하는 데 시간이 훨씬 더 많이 걸립니다.

컴퓨팅 파워 요구 사항

ML 알고리즘을 훈련시키고 실행하려면 상당한 컴퓨팅 파워가 필요한데, 딥 러닝은 복잡한 만큼 컴퓨팅 요구 사항이 특히 더 높습니다. 최근 컴퓨팅 성능 및 클라우드 리소싱의 발전 덕분에 이제 ML과 딥 러닝을 모두 개인용으로 사용할 수 있게 되었습니다.

점진적 개선

ML 및 딥 러닝 솔루션이 더 많은 데이터를 수집할수록 패턴 인식의 정확도가 향상됩니다. 입력이 시스템에 추가되면 이를 훈련용 데이터 포인트로 사용하면서 시스템이 개선됩니다.

딥 러닝은 기계 학습(ML)의 하위 집합입니다. 딥 러닝은 발전된 형태의 ML 기법이라고 할 수 있습니다. ML과 딥 러닝은 각각 다양하게 응용됩니다. 하지만 딥 러닝 솔루션에는 더 큰 데이터 세트, 인프라 요구 사항, 후속 비용 등 더 많은 리소스가 소요됩니다.

ML과 딥 러닝의 다른 차이점은 다음과 같습니다.

본래의 사용 사례

ML과 딥 러닝 중 무엇을 사용할지에 대한 결정은 처리해야 하는 데이터 유형에 따라 달라집니다. ML은 분류 및 추천 시스템의 경우와 같은 정형 데이터에서 패턴을 식별합니다. 예를 들어 회사에서 ML을 사용하여 이전 고객 이탈률 데이터를 바탕으로 고객이 언제 구독을 취소할지 예측할 수 있습니다. 

반면 딥 러닝 솔루션은 피처를 추출하기 위해 고도로 추상화해야 하는 비정형 데이터에 더 적합합니다. 딥 러닝 작업에는 데이터 객체 간의 복잡한 관계를 식별해야 하는 이미지 분류와 자연어 처리 등이 있습니다. 예를 들어 딥 러닝 솔루션은 소셜 미디어 멘션을 분석하여 사용자 감정을 파악할 수 있습니다.

문제 해결 방식

기존 ML에는 일반적으로 사람이 직접 원시 데이터에서 피처를 선택하고 추출한 다음 가중치를 할당하는 기능 엔지니어링이 필요합니다. 반면 딥 러닝 솔루션은 사람의 개입을 최소화하면서 기능 엔지니어링을 수행합니다.

딥 러닝의 신경망 아키텍처는 설계상 더 복잡합니다. 딥 러닝 솔루션은 노드로 표현되는 뉴런을 사용하여 인간 두뇌의 작동 방식을 모델링하는 방식으로 학습합니다. 심층 신경망은 입력 및 출력 계층 노드를 비롯하여 3개 이상의 노드 계층으로 구성됩니다. 

딥 러닝에서는 신경망의 모든 노드가 각 피처에 가중치를 자율적으로 할당합니다. 정보는 네트워크를 통해 입력에서 출력으로 순방향으로 흐릅니다. 그런 다음 예측된 출력과 실제 출력 간의 차이가 계산됩니다. 그리고 이 오류가 네트워크를 통해 역전파되어 뉴런의 가중치가 조정됩니다.

자동 가중치 부여 프로세스, 아키텍처 수준의 깊이, 사용되는 기법 때문에, 딥 러닝에서는 ML보다 훨씬 더 많은 연산을 해결할 모델이 필요합니다.

훈련 방법

ML에는 지도 학습, 비지도 학습, 반지도 학습, 강화형 기계 학습이라는 네 가지 주요 훈련 방법이 있습니다. 다른 훈련 방법으로는 전이 학습과 자기 지도 학습이 있습니다.

반면, 딥 러닝 알고리즘은 몇 가지 더 복잡한 유형의 훈련 방법을 사용합니다. 여기에는 컨벌루션 신경망, 순환 신경망, 적대적 생성형 네트워크, 오토인코더가 포함됩니다.

성능

ML과 딥 러닝 모두 특정 사용 사례에서 다른 사용 사례에서보다 더 뛰어난 성능을 발휘합니다.

새로 들어오는 스팸 메시지를 식별하는 것과 같은 간단한 작업에는 ML이 적합하며 일반적으로 딥 러닝 솔루션보다 더 뛰어난 성능을 발휘합니다. 의료 이미징 인식과 같은 더 복잡한 작업의 경우, 딥 러닝 솔루션은 사람의 눈으로 볼 수 없는 이상 징후를 식별할 수 있기 때문에 ML 솔루션보다 성능이 뛰어납니다.

사람의 개입

ML과 딥 러닝 솔루션은 모두 작동하는 데 상당한 인적 개입을 필요로 합니다. 누군가 문제를 정의하고, 데이터를 준비하고, 모델을 선택하여 훈련시킨 다음, 솔루션을 평가, 최적화 및 배포해야 합니다.

ML 모델은 의사 결정 트리와 같은 단순한 수학적 모델에서 파생되기 때문에 사람이 해석하기가 더 쉽습니다.

반대로, 딥 러닝 모델은 수학적으로 복잡하기 때문에 사람이 자세히 분석하는 데 상당한 시간이 걸립니다. 그렇긴 하지만, 신경망이 학습하는 방식 덕분에 사람이 데이터에 레이블링할 필요가 없습니다. 사전 훈련된 모델과 플랫폼을 선택하면 사람의 개입을 더욱 줄일 수 있습니다.

인프라 요구 사항

딥 러닝 모델은 더 복잡하고 더 큰 데이터 세트를 필요로 하기 때문에 ML 모델보다 더 많은 스토리지와 계산 성능이 요구됩니다. ML 데이터 및 모델은 단일 인스턴스 또는 서버 클러스터에서 실행할 수 있지만, 딥 러닝 모델에는 고성능 클러스터와 기타 상당한 인프라가 필요한 경우가 많습니다.

딥 러닝 솔루션의 인프라 요구 사항은 ML보다 훨씬 더 높은 비용을 초래할 수 있습니다. 온사이트 인프라는 딥 러닝 솔루션을 실행하기에 현실적이지 않거나 비용 효율이 낮은 옵션일 수 있습니다. 확장 가능한 인프라와 완전관리형 딥 러닝 서비스를 사용하여 비용을 억제할 수 있습니다.

Amazon Web Services(AWS)에는 다양한 기계 학습(ML) 및 딥 러닝(DL) 솔루션이 있습니다. 이러한 솔루션을 사용하여 모든 애플리케이션 및 사용 사례에 인공 지능(AI)을 통합할 수 있습니다.

기존 ML의 경우 Amazon SageMaker는 강력하고 확장 가능한 클라우드 인프라에서 알고리즘을 구축, 훈련, 배포할 수 있는 완벽한 플랫폼입니다.

딥 러닝 요구 사항의 경우, 다음과 같은 완전관리형 서비스를 사용할 수 있습니다.

• Amazon Comprehend에서 어떤 텍스트에든 자연어 처리 기술을 사용하거나 더 복잡한 의학 텍스트에 Amazon Comprehend Medical을 사용하여 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• Amazon Fraud Detector는 과거 기록을 기반으로 사기 행위를 탐지하는 데 유용합니다.
• Amazon Lex는 지능형 챗봇과 대화형 인터페이스를 구축하는 데 유용합니다.
• Amazon Personalize를 사용하면 고객을 신속하게 분류하고 큐레이팅된 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
• Amazon Polly를 사용하면 수십 개 언어의 입력 텍스트에서 자연스러운 음성을 생성할 수 있습니다.
• Amazon Rekognition을 사용하면 사전 구축된 이미지 인식 및 비디오를 분석할 수 있습니다.
• Amazon Textract를 사용하면 컴퓨터 생성 문서나 손으로 쓴 문서에서 텍스트를 추출할 수 있습니다.

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