딥러닝 vs 머신러닝 – 차이점과 학습 우선순위

 

 

 

 

AI를 공부할 때 가장 많이 접하게 되는 두 가지 개념이 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)입니다.

두 개념의 차이점과 입문자가 먼저 공부해야 할 우선순위를 정리했습니다

먼저 머신러닝을 추천해 드립니다. 기본적인 수학 지식과 프로그래밍 언어를 배우기 괜찮으며 데이터가 많이 필요한 딥러닝에 비해 빠르게 통계를 볼 수 있기에 머신러닝을 추천해 드립니다.

기초를 탄탄히 다지면서 공부를 하셔야지 처음부터 방대한 양에 프로젝트를 하시는것은 비추천해 드립니다.

 

 

 

1. 머신러닝이란?

머신러닝은 데이터로부터 학습하여 예측 모델을 만드는 기술입니다. 사람이 일일이 규칙을 정하지 않아도, 데이터 패턴을 분석하여 예측 모델을 생성할 수 있습니다.

✅ 머신러닝의 특징

• 데이터 기반 학습: 데이터를 통해 규칙을 학습
• 알고리즘 중심: SVM, 결정 트리, k-최근접 이웃(KNN) 등
• 일반적인 데이터셋에 적합: 구조화된 데이터(엑셀, CSV 등)에 강점

✅ 머신러닝의 대표 알고리즘

• 선형 회귀(Linear Regression): 예측 모델
• 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 분류 모델
• 의사결정 나무(Decision Tree): 분류 및 회귀 분석
• SVM(Support Vector Machine): 분류 알고리즘

💡 실습 예제: 타이타닉 생존자 예측, 주택 가격 예측, 은행 대출 상환 여부 예측

머신 러닝 먼저 공부를 해보시는것을 추천해 드립니다. 여러가지 상황을 부여하면서 학습시키고 데이터를 뽑는과정에서 흥미를 많이 느끼며 예측 모델을 만들고 그것에 대한 예측이 잘 이뤄지거나 맞을경우에 쾌감이 좋습니다.

 

 

 

2. 딥러닝이란?

딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 활용해 데이터를 학습하는 기술입니다. 머신러닝의 하위 개념으로, 대규모 데이터와 복잡한 문제 해결에 최적화된 알고리즘입니다.

✅ 딥러닝의 특징

• 데이터가 많을수록 성능이 향상됨
• 이미지, 음성, 자연어 처리에 강점
• 다층 신경망(Deep Neural Network)을 통해 학습

✅ 딥러닝의 대표 알고리즘

• CNN(Convolutional Neural Network): 이미지 분류
• RNN(Recurrent Neural Network): 시계열 데이터 분석
• LSTM(Long Short-Term Memory): 시퀀스 데이터 분석
• GAN(Generative Adversarial Network): 이미지 생성

💡 실습 예제: 이미지 분류(CIFAR-10), 텍스트 감정 분석, 음성 인식

예저에서 안나왔지만 음악 장르 분류, 연령 감지등에 예제도 있습니다.

 

 

 

3. 머신러닝과 딥러닝의 차이점

구분	머신러닝	딥러닝
데이터 유형	구조화된 데이터 (CSV, 엑셀)	비정형 데이터 (이미지, 텍스트, 음성)
학습 방식	알고리즘 기반	신경망 기반
필요한 데이터량	적은 양의 데이터도 학습 가능	데이터가 많을수록 성능 향상
연산 속도	상대적으로 빠름	고사양 GPU 필요

머신러닝을 우선으로 추천해 드리는 이유는 딥러닝은 데이터가 많이 필요합니다. 그만큼 GPU도 고사양이여야 하며 시간도 상대적으로 많이 필요합니다. 그렇기에 머신러닝으로 입문하시는것을 추천해 드립니다.

 

 

 

4. 학습 우선순위 – 초보자는 무엇부터 배워야 할까?

AI 학습 초보자는 머신러닝부터 시작하는 것이 효과적입니다. 머신러닝은 기본적인 데이터 분석, 알고리즘, 모델링 기초를 다지기에 적합합니다.

✅ 추천 학습 순서:

1. 파이썬 기초: 데이터 분석 및 시각화 (Pandas, Matplotlib)
2. 통계 및 수학: 평균, 분산, 회귀분석, 미분/적분
3. 머신러닝 기초: 선형 회귀, SVM, KNN
4. 데이터 분석 프로젝트: Kaggle 데이터셋 분석
5. 딥러닝 입문: CNN, RNN, LSTM, TensorFlow

💡 팁: 머신러닝의 기초가 탄탄해지면, 딥러닝을 공부할 때 수학적 개념과 모델링 구조를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

기본적인 수학과 통계 지식을 탄탄히 다져야 합니다. 수학이 어렵다면 데이터를 분석하고 전처리하는 능력을 기르시기를 추천해 드립니다.

 

 

마무리

딥러닝과 머신러닝은 서로 다른 목적과 데이터 유형에 맞는 학습 방법을 제안합니다. 초보자는 먼저 머신러닝 기초를 다진 후 딥러닝으로 확장하는 것이 효과적입니다. 지금부터 단계별로 학습 로드맵을 작성하고, 실제 프로젝트에 적용해보세요. 작은 프로젝트부터 시작해 점차 복잡한 딥러닝 모델로 발전시키는 것이 성공적인 학습 전략입니다.