머신러닝(Machine Learning) & 딥러닝(Deep Learning)

▣  머신러닝(Machine Learning) & 딥러닝(Deep Learning)

머신러닝(Machine Learning)은 딥러닝(Deep Learning)보다 먼저 발전했습니다. 머신러닝은 1950년대 후반부터 연구가 시작되었고, 딥러닝이 머신러닝을 앞섰던 중요한 대회는 바로 ImageNet 대회(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC)입니다. 특히 2012년의  "알렉스넷(AlexNet)"이 머신러닝 기반 모델들을 압도적으로 능가하면서 딥러닝이 주목을 받게 되었습니다.

 

▣ 알렉스넷(AlexNet)

• 알렉스넷은 2012년 ImageNet 대회에서 우승한 합성곱 신경망(CNN) 모델로, 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)의 제자였던 알렉스 크리제브스키(Alex Krizhevsky)가 개발한 모델입니다.
• 알렉스넷은 기존의 머신러닝 모델들(예: 지원 벡터 머신(SVM)이나 전통적인 이미지 분류 알고리즘)과 비교해 월등히 좋은 성능을 보였습니다.
• 이 모델은 이미지넷 데이터셋을 이용해 1000개의 클래스를 분류하는 문제에서 16% 이상 성능 향상을 기록하며, 당시 머신러닝 기반 모델들을 크게 능가했습니다.
• 알렉스넷의 성공은 딥러닝이 이미지 분류와 같은 복잡한 문제에서 더 나은 성능을 낼 수 있음을 입증하면서, 딥러닝의 부흥을 이끌었습니다

1. 머신러닝(Machine Learning)

머신러닝의 개념

• 정의: 머신러닝은 자동으로 학습하는 알고리즘을 개발하는 분야입니다. 즉, 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있는 모델을 생성합니다.
• 기본 아이디어: 머신러닝의 핵심은, 데이터에서 규칙을 학습하는 것입니다. 예를 들어, 주어진 데이터가 무엇을 나타내는지, 다른 데이터와 어떻게 관계가 있는지 등을 학습하여 예측 모델을 만들게 됩니다.

 

머신러닝의 종류

1. 지도 학습 (Supervised Learning):

• 설명: 주어진 입력 데이터와 해당 출력(정답)이 함께 주어집니다. 알고리즘은 이 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여, 새로운 입력에 대한 예측을 하게 됩니다.
• 예시: 주택 가격 예측, 이메일 스팸 분류.
• 알고리즘 예시: 선형 회귀(Linear Regression), 결정 트리(Decision Tree), 지원 벡터 기계(SVM), K-최근접 이웃(K-NN) 등.

2. 비지도학습(Unsupervised Learning):

• 설명: 출력 값 없이 입력 데이터만 주어집니다. 모델은 데이터 내에 숨겨진 패턴을 찾거나, 데이터를 군집화(Clustering)하거나 차원 축소(Dimensionality Reduction)를 하게 됩니다.
• 예시: 고객 세분화, 데이터 클러스터링.
• 알고리즘 예시: K-평균 군집화(K-Means), 주성분 분석(PCA), 계층적 군집화 등.

3. 강화학습(Reinforcement Learning)

• 설명: 행동(agent)이 환경과 상호작용을 통해 보상(reward)을 받으며 학습합니다. 에이전트는 환경 내에서 최적의 행동을 찾기 위해 학습합니다.
• 예시: 게임 플레이(체스, 바둑), 로봇 제어, 자율주행 자동차.
• 알고리즘 예시: Q-learning, 정책 그라디언트(Policy Gradient), 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning) 등.

머신러닝의 특징

• 사람의 개입: 사람은 특징(Feature)을 직접 설계하여, 모델이 학습할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 이미지 데이터를 처리할 때, 사람이 이미지에서 중요한 특징을 추출하여 모델에 넣습니다.
• 모델의 해석: 머신러닝 모델은 대체로 해석이 쉬운 경우가 많습니다. 예를 들어, 선형 회귀는 각 특징의 가중치를 통해 예측을 합니다.
• 성능 한계: 일반적으로 데이터가 많거나 복잡한 문제에서는 머신러닝의 성능이 한계에 도달할 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 이미지 인식에서는 성능이 떨어집니다.

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2. 딥러닝(Deep Learning)

딥러닝의 개념

• 정의: 딥러닝은 다층 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 이용하여 학습을 진행하는 머신러닝의 한 분야입니다. 인간의 뇌에서 영감을 얻어, 여러 층(layer)을 거쳐 데이터를 처리하는 방식입니다.
• 기본 아이디어: 딥러닝은 여러 층의 신경망을 사용하여 특징을 자동으로 추출하고, 복잡한 패턴을 학습하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.

딥러닝의 구조

• 인공 신경망(ANN): 딥러닝은 기본적으로 인공 신경망을 사용하여 데이터를 처리합니다. 신경망은 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)로 구성됩니다.
  • 입력층: 원본 데이터를 받아들입니다.
  • 은닉층: 여러 층을 거치며 데이터의 특성을 추출합니다. 각 은닉층에서는 데이터를 점차 복잡한 형태로 변환하며 학습합니다.
  • 출력층: 예측 결과나 분류 결과를 출력합니다.

딥러닝의 학습 과정

• 특징 추출(Feature Extraction): 딥러닝은 사전 지식 없이 자동으로 특징을 학습합니다. 예를 들어, 이미지에서 엣지, 모서리, 색상 등의 특징을 자동으로 추출하고, 점차 더 복잡한 특징들을 학습합니다.
• 전방 전파(Feedforward): 입력 데이터가 네트워크를 통과하면서 계산되고, 출력값을 도출합니다.
• 역전파(Backpropagation): 예측 값과 실제 값의 차이를 계산하고, 이를 통해 가중치(weight)를 조정하여 모델을 학습시킵니다. 이 과정을 반복하면서 모델이 점차 최적화됩니다.

딥러닝의 주요 모델

1. 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network):
   • 이미지나 영상 데이터를 처리하는 데 주로 사용됩니다. 합성곱층(Convolutional Layer)과 풀링층(Pooling Layer)을 사용해 데이터를 처리하고, 최종적으로 이미지의 특징을 추출합니다.
   • 예시: 이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식.
2. 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network):
   • 시퀀스 데이터(시간에 따라 변하는 데이터)에 적합합니다. RNN은 시간적 의존성을 고려하여 데이터를 처리합니다.
   • 예시: 자연어 처리, 음성 인식, 기계 번역.
3. 변환기(Transformer):
   • 자연어 처리 분야에서 큰 혁신을 일으킨 모델입니다. 특히 자기 주의(attention mechanism)을 사용하여 문맥을 고려한 학습을 진행합니다.
   • 예시: GPT, BERT, T5 등.

딥러닝의 특징

• 자동 특징 추출: 사람이 직접 특징을 선택하지 않아도, 신경망이 데이터를 통해 중요한 특징을 자동으로 학습합니다.
• 대규모 데이터 처리: 딥러닝은 대규모 데이터셋에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 특히, 데이터가 많을수록 효과적인 성능을 보여줍니다.
• 고급 문제 해결: 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리와 같은 복잡한 문제에서 매우 뛰어난 성능을 발휘합니다.
• 계산 자원 요구: 딥러닝 모델은 많은 계산 자원(GPU, TPU 등)을 요구하고, 훈련 시간이 길어지는 경향이 있습니다.

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3. 머신러닝 vs 딥러닝: 차이점과 장단점

항목머신러닝(ML) & 딥러닝(DL)

 

특징 선택	사람이 수동으로 특징을 선택하고 전처리해야 한다.	특징을 자동으로 추출한다.
데이터 필요량	적은 데이터로도 학습할 수 있다.	대규모 데이터가 필요하다.
모델 복잡도	비교적 단순한 모델을 사용한다.	매우 복잡하고, 깊은 신경망을 사용한다.
학습 시간	학습 시간이 상대적으로 짧다.	학습 시간이 길고, 계산 자원을 많이 소모한다.
해석 가능성	모델의 결정 과정을 비교적 쉽게 이해할 수 있다.	모델이 매우 복잡해 해석하기 어렵다.
성    능	데이터가 적거나 단순한 문제에서 좋은 성능을 발휘한다.	대규모 데이터와 복잡한 문제에서 뛰어난 성능을 발휘한다.
적용 분야	텍스트 분류, 회귀 분석, 추천 시스템 등	이미지 인식, 음성 인식, 자율주행 등 복잡한 문제에 적합하다.

결론

• 머신러닝은 데이터가 적거나, 문제의 특성이 비교적 단순한 경우 유리합니다. 모델이 비교적 간단하고, 해석이 쉬운 장점이 있습니다.
• 딥러닝은 대규모 데이터와 복잡한 문제를 다룰 때 뛰어난 성능을 발휘하지만, 많은 계산 자원과 시간이 필요하고, 해석이 어려운 단점이 있습니다.

각각의 방법은 문제에 따라 적절하게 선택되어야 하며, 실험을 통해 어느 방법이 더 효과적인지 확인하는 것이 중요합니다.