머신러닝 vs 딥러닝

 

머신러닝(ML) vs 딥러닝(DL)

한 줄 요약: 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망을 사용하여 데이터를 스스로 학습하는 고급 학습 기법입니다.

1. 개념 차이

항목	머신러닝 (ML)	딥러닝 (DL)
정의	데이터에서 패턴을 학습하는 알고리즘	신경망을 이용한 머신러닝의 하위 분야
특징 추출	사람이 직접 설정	기계가 자동으로 추출
데이터 요구량	비교적 적은 양	많은 양 필요
구조	선형회귀, SVM 등	CNN, RNN, Transformer 등
해석 가능성	높음	낮음 (블랙박스)

2. 예시 비교

문제	머신러닝 방식	딥러닝 방식
이메일 분류	Naive Bayes, SVM	RNN, Transformer
이미지 인식	특징 직접 설정	CNN으로 자동 추출
음성 인식	MFCC 등 수동 특징 추출	WaveNet, RNN 기반 학습

3. 포함 관계

인공지능 (AI)
 └── 머신러닝 (ML)
      └── 딥러닝 (DL)
  

4. 요약

머신러닝(ML): 데이터를 기반으로 학습하는 알고리즘. 사람이 특징을 정의해야 함.
딥러닝(DL): 인공신경망을 깊게 쌓아 데이터를 자동으로 학습. 대량의 데이터와 연산 필요.