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지난 글에서 인공지능은 인간의 지능처럼 학습하고, 추론하고, 문제를 해결할 수 있도록 만든 프로그램이나 시스템이라고 소개해드렸습니다. 그런데 인공지능이 지금처럼 똑똑해지려면 반드시 필요한 것이 있습니다. 바로 학습입니다. 사람이 공부를 하며 지식을 쌓듯, 인공지능도 데이터를 통해 스스로 학습하며 성장합니다.
이 학습을 어떻게 하느냐에 따라 머신러닝과 딥러닝이라는 두 가지 개념이 등장하게 되었죠. 이 둘은 모두 인공지능의 핵심 기술로, 각각 고유한 방식으로 인공지능을 더 똑똑하고 효율적으로 만들어줍니다. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝이 무엇인지, 그리고 두 개념이 어떻게 인공지능의 발전을 이끌어가고 있는지 쉽게 풀어드리겠습니다. 함께 알아볼까요?
1. 머신러닝이란 무엇일까?
머신러닝은 우리말로는 기계학습이라고 번역되는데, 인공지능이 데이터를 기반으로 스스로 학습하여 문제를 해결하거나 결과를 예측하는 기술을 의미합니다. 조금 어렵게 들릴 수 있지만, 간단히 설명하자면 사람이 인공지능에게 공부를 시키는 과정이라고 생각하면 됩니다. 예를 들어, 우리가 "이건 고양이야, 이건 강아지야"라고 가르치면 AI는 이런 정보를 바탕으로 스스로 고양이와 강아지를 구분하는 능력을 배우는 거죠.
마치 학생이 문제집을 푸는 것과 비슷합니다. 문제집에 답이 적혀 있다면 학생은 이를 참고해 답을 외우며 공부를 하겠죠? 머신러닝도 똑같습니다. 인공지능에게 "정답"을 알려주며 학습시키는 방법을 지도학습이라고 합니다. 반대로, 정답을 알려주지 않고 인공지능이 데이터를 보고 스스로 패턴을 찾게 하는 방식은 비지도학습이라고 합니다. 예를 들어, 무작위로 찍은 사진들을 인공지능에게 보여주면 인공지능이 기준을 정해 비슷한 사진들을 묶고 분류하는 것이죠.
또 하나의 머신러닝 학습방법은 강화학습이 있습니다. 인공지능이 마치 게임을 하듯이 스스로 시도와 실패를 반복하면서 정답을 찾아가는 방식이죠. 예를 들어, 바둑을 두는 인공지능이 처음엔 엉망으로 두다가, 점점 더 많은 게임을 하며 보상이 높은 방향으로 학습하며 실력을 쌓아 결국 세계 챔피언을 이기는 수준에 도달할 수도 있습니다.
2. 딥러닝이란 무엇일까?
그렇다면 딥러닝이란 무엇일까요? 딥(Deep)이라는 단어에 힌트가 있는데요. 딥러닝은 머신러닝의 한 단계 업그레이드 버전이라고 생각하면 쉽습니다. 머신러닝이 문제집으로 공부하는 초등학생 수준이라면, 딥러닝은 고등학생이나 대학생처럼 더 복잡하고 심도 있는 문제를 풀고 예측하는 기술입니다.
딥러닝은 인간의 뇌를 본떠 만든 "인공신경망"이라는 구조를 이용합니다. 쉽게 설명하자면, 사람의 뇌는 여러 뉴런(신경세포)이 연결되어 정보를 주고받으며 작동하죠? 딥러닝은 이러한 방식을 컴퓨터 안에서 흉내 내는 기술입니다. 예를 들어, 사람이 고양이 사진을 보게 되면, 우리의 뇌는 눈으로 본 정보(고양이의 형태, 털의 색깔, 꼬리 등)를 빠르게 분석해 "아, 고양이네!"라고 판단합니다. 딥러닝은 이렇게 여러 단계를 거쳐 복잡한 정보를 처리하고 이해하는 기술을 의미합니다.
딥러닝이 활용되는 대표적인 예시는 자율주행 자동차가 있습니다. 자율주행 자동차는 도로 위의 표지판, 차량, 사람 등을 인식하고 스스로 운전을 하죠. 딥러닝은 이 과정에서 끊임없이 도로 환경을 학습하고 분석하여 운전 실수를 줄이고 더 안전하게 움직이도록 노력한답니다.
3. 머신러닝과 딥러닝은 어떻게 사용될까?
머신러닝과 딥러닝은 각각 다른 방식으로 사용되며, 구체적으로 활용되는 분야도 다릅니다. 머신러닝은 비교적 간단한 데이터를 분석하거나 예측하는 데 적합합니다. 예를 들어, 금융 분야에서는 고객의 거래 데이터를 분석하여 사기 거래를 탐지하는 데 사용됩니다. 이상한 패턴을 감지하고 비정상적인 거래를 빠르게 잡아내기 때문에 은행과 같은 금융 기관에서 적극적으로 활용하고 있죠. 제조업에서는 생산 과정에서 데이터를 수집하고 분석하여 불량품을 예측하거나 품질 관리를 개선하는 데 활용됩니다. 의료 분야에서도 머신러닝은 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 환자의 건강 데이터를 분석해 특정 질병이 발생할 가능성을 예측하거나 초기 경고를 제공할 수 있죠.
반면 딥러닝은 더 복잡하고 방대한 데이터를 처리하고 이미지, 음성, 텍스트와 같은 비정형 데이터를 분석할 때 강력한 성능을 발휘합니다. 딥러닝은 이미지와 비디오 분석에서 뛰어난 능력을 발휘하기 때문에 병원에서 X-ray나 MRI 이미지를 분석해 암을 진단하는 데 사용됩니다. 또한 딥러닝은 사진 속 얼굴을 자동으로 인식하거나 특정 객체를 탐지하는 능력도 뛰어나답니다. 최근 몇 년 사이 우리의 삶을 바꿔놓은 ChatGPT와 같은 인공지능 챗봇도 사실은 딥러닝 기술을 덕분에 가능하답니다.
이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 개념과 어떻게 활용되는지 사례까지 함께 알아보았습니다. 다음 글에서는 생성형 AI에 대해 알아보도록 하겠습니다. 궁금한 점이 있으면 댓글로 남겨주세요.