딥러닝과 머신러닝, 뭐가 어떻게 다른 걸까?

인공지능 시대, 딥러닝과 머신러닝을 쉽게 구분하는 법 알려드립니다

인공지능을 이야기할 때 가장 많이 등장하는 두 용어, 바로 머신러닝과 딥러닝입니다.
비슷한 말 같지만 실제로는 구조와 작동 방식에서 큰 차이가 있습니다.
이번 글에서는 기술에 대한 사전 지식이 없어도 이해할 수 있도록
딥러닝과 머신러닝의 차이를 사례 중심으로 쉽고 명확하게 설명해 드립니다.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 어떤 관계일까?

AI는 인공지능, 즉 사람처럼 생각하고 판단하는 기술을 말합니다.
머신러닝은 AI의 한 분야로, 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하는 능력을 가집니다.
딥러닝은 다시 머신러닝 안에 포함된 개념으로, 특히 ‘신경망’을 기반으로
복잡한 패턴을 학습하고 인식하는 고도화된 학습 기술입니다.

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머신러닝은 ‘규칙’을 배운다

머신러닝은 사람이 먼저 데이터를 정리하고, 어떤 기준으로 학습할지를
설정한 뒤 컴퓨터가 그에 따라 스스로 예측을 해보는 방식입니다.
예를 들어 이메일 스팸 필터링을 할 때, 사람이 “이 단어가 들어가면 스팸이다”
같은 조건을 설정해주면 머신러닝은 그 규칙을 바탕으로 학습하게 됩니다.

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딥러닝은 ‘스스로 규칙을 만든다’

딥러닝은 특징을 사람이 지정해주지 않아도 됩니다.
이미지나 음성, 자연어처럼 복잡한 데이터를 처리할 때
스스로 중요한 특징을 추출하고, 예측까지 진행하는 방식입니다.
예를 들어 고양이 사진을 구분할 때, 딥러닝은 눈·코·귀 등의 패턴을
스스로 학습하여 고양이를 인식합니다.

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비교로 이해하는 머신러닝 vs 딥러닝

항목 머신러닝 딥러닝

특징 추출	사람이 설정	컴퓨터가 자동 추출
처리 속도	상대적으로 빠름	연산량 많아 느릴 수 있음
데이터량	적당한 양으로 가능	매우 많은 데이터 필요
응용 분야	간단한 예측·분류	이미지, 음성, 자연어 등 복잡한 데이터 처리

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머신러닝 예시: 대출 심사 자동화

은행에서 대출 심사를 할 때, 머신러닝은 고객의 나이, 직업, 소득 등
사전에 정해진 항목을 기준으로 대출 가능성을 예측합니다.
이 방식은 빠르고 효율적이며, 사람이 만든 규칙을 기반으로 작동합니다.

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딥러닝 예시: 자율주행 자동차

자율주행차는 수많은 도로 정보, 보행자 움직임, 신호등 색상 등을
종합적으로 분석해 운전 결정을 내립니다. 이처럼 복잡하고 다양한 정보를
실시간으로 판단하려면 딥러닝 기술이 필수입니다.

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가장 큰 차이, ‘사람의 개입 정도’

머신러닝은 여전히 사람의 설계가 중요합니다.
하지만 딥러닝은 데이터만 많으면 스스로 학습해 더 복잡한 문제도 해결할 수 있습니다.
이 차이는 곧 응용 범위와 기술 발전 속도에서도 큰 차이를 만들어냅니다.

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어느 쪽이 더 뛰어난 기술일까?

딥러닝이 더 발전된 기술처럼 느껴질 수 있지만, 목적에 따라 다릅니다.
적은 데이터로 빠르게 결과가 필요한 경우에는 머신러닝이 더 유리할 수 있고,
복잡한 분석이나 자동화가 필요할 경우에는 딥러닝이 적합합니다.
즉, 상황과 문제에 따라 두 기술은 보완 관계입니다.