머신러닝? 딥러닝? 차이점은?

안녕하세요.

 

오늘은 최근에 AI분야 관련하여 이슈되고있는 머신러닝과 딥러닝의 차이를 알아보겠습니다.

 

Python에서 머신러닝과 딥러닝의 차이를 간단히 설명하자면,

머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 모델을 생성하는 분야이며,

딥러닝은 머신러닝의 한 하위 분야로 신경망(특히 딥 뉴럴 네트워크)을 사용하여 보다 복잡한 데이터와 문제를 다룹니다.

 

이 두 기술의 차이를 Python의 Sklean을 이용한 머신러닝과 TensorFlow를 이용한 딥러닝과 같은 라이브러리 관점에서 살펴보겠습니다.

 

Python에서 Scikit-learn을 이용한 머신러닝과 TensorFlow를 이용한 딥러닝의

대표적인 차이는 크게 모델 구조, 데이터 요구 사항, 계산 비용, 코드 구현의 복잡성에서 드러납니다.

 

1. 모델 구조

• Scikit-learn (머신러닝): 대부분의 알고리즘이 선형 회귀, 결정 트리, K-최근접 이웃(KNN), 서포트 벡터 머신(SVM) 등 전통적인 머신러닝 알고리즘을 사용합니다. 이들은 일반적으로 구조가 간단하고 파라미터가 적은 편입니다.
• TensorFlow (딥러닝): 딥러닝은 다층 신경망을 활용하여 복잡한 문제를 해결합니다. 기본 구조는 신경망이고, 이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등에 적합한 심층 신경망(DNN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 등을 사용합니다.

 

2. 데이터 요구 사항

• Scikit-learn: 상대적으로 적은 데이터에서도 좋은 성능을 낼 수 있습니다. 수천에서 수만 개의 데이터만으로도 대부분의 머신러닝 알고리즘이 적절히 학습할 수 있습니다.
• TensorFlow: 많은 양의 데이터가 필요합니다. 딥러닝 모델은 수백만 개 이상의 데이터가 있을 때 일반적으로 더 좋은 성능을 발휘하며, 데이터가 적으면 오버피팅 문제도 발생할 수 있습니다.

 

3. 계산 비용

• Scikit-learn: 연산 비용이 낮아 CPU에서도 대부분의 알고리즘을 학습할 수 있습니다. 모델이 상대적으로 가벼워 학습 속도가 빠른 편입니다.
• TensorFlow: 계산 비용이 높기 때문에 GPU 또는 TPU와 같은 고성능 하드웨어가 필요합니다. 딥러닝 모델은 층이 깊어질수록 학습에 시간이 오래 걸리며, 많은 연산이 요구됩니다.

 

4. 코드 구현의 복잡성

• Scikit-learn: 사용이 간단하여 코드가 직관적입니다. 대부분의 모델을 .fit() 메서드로 학습하고, .predict() 메서드로 예측할 수 있습니다. 기본적인 하이퍼파라미터 튜닝이나 모델 평가 등도 쉽게 수행할 수 있습니다.
• TensorFlow: 모델 구현과 학습 과정이 복잡하며, 네트워크 구조(층의 수, 활성화 함수, 가중치 초기화 등)를 수동으로 설정해야 합니다. 또한 학습, 검증, 평가 과정을 수동으로 조정하는 경우가 많아 코드가 복잡해질 수 있습니다.

 

요약

• Scikit-learn은 전통적인 머신러닝 모델로 구현이 쉬우며, CPU에서도 적은 데이터로 좋은 성능을 낼 수 있습니다.
• TensorFlow는 심층 신경망 모델을 구성하여 복잡한 데이터를 다룰 수 있으며, 대용량 데이터와 고성능 하드웨어가 요구됩니다.