“머신러닝 vs 딥러닝 차이점 한눈에! 지도학습·비지도학습·강화학습까지 정리”

 

📑 목차

1. 머신러닝과 딥러닝이 뭐예요?
2. 머신러닝과 딥러닝의 차이점
3. 머신러닝의 3가지 학습 방식
   　1) 지도학습 (Supervised Learning)
   　2) 비지도학습 (Unsupervised Learning)
   　3) 강화학습 (Reinforcement Learning)
4. 한눈에 보는 요약표
5. 마무리: 어디에 어떻게 쓰일까?

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1. 머신러닝과 딥러닝이 뭐예요?

인공지능(AI)을 이야기할 때 자주 등장하는 두 단어, 머신러닝과 딥러닝.
쉽게 말해 **“기계가 스스로 배우는 방식”**인데요,
딥러닝은 머신러닝 안에 포함된 하위 개념입니다.

 

2. 머신러닝과 딥러닝의 차이점

항목	머신러닝 (Machine Learning)	딥러닝 (Deep Learning)
정의	데이터를 보고 학습하는 알고리즘	신경망 구조로 더 복잡하고 깊이 있게 학습
특징	사람이 직접 특징을 추출	데이터에서 특징을 자동 추출
예시	스팸 메일 필터, 주가 예측	음성 인식, 자율주행, 번역 등
데이터 요구량	비교적 적음	방대한 데이터 필요
해석 가능성	비교적 높음	블랙박스 형태로 해석 어려움

 

쉽게 말해,
머신러닝은 사람이 길을 알려주는 것,
딥러닝은 스스로 길을 찾는 것에 가깝습니다.

 

 

3. 머신러닝의 3가지 학습 방식

🧭1) 지도학습 (Supervised Learning)

• 입력과 정답(출력)이 함께 있는 데이터를 학습
• 모델이 ‘정답’을 보며 예측 능력을 키움
• 예시: 이메일이 스팸인지 아닌지 분류, 고양이/개 이미지 분류

🧩2) 비지도학습 (Unsupervised Learning)

• 정답이 없는 데이터를 분석해 패턴을 찾음
• 예시: 고객을 그룹으로 나누는 군집화, 데이터 압축

🕹️3) 강화학습 (Reinforcement Learning)

• 에이전트(학습 주체)가 환경과 상호작용
• 보상과 벌을 통해 어떤 행동이 가장 좋은지 학습
• 예시: 게임에서 점수 올리기, 로봇이 장애물 피하기, 알파고

 

4. 한눈에 보는 요약표

학습 방식	데이터	특징	예시
지도학습	입력 + 정답	예측 능력 향상	이메일 분류, 가격 예측
비지도학습	입력만 있음	숨은 패턴 탐색	고객 군집화, 이상치 탐지
강화학습	행동 + 보상	시행착오 학습	게임 AI, 자율주행 전략

 

 

5. 마무리: 어디에 어떻게 쓰일까?

• 머신러닝은 다양한 분야에서 이미 활발히 쓰이고 있어요.
• 딥러닝은 복잡한 데이터 분석에 강점을 보이며 최근 주목받고 있습니다.
• 그리고 각각의 학습 방식은 문제에 따라 적절히 선택해야 하죠.

예를 들어,

지도학습은 예측 문제에,

비지도학습은 분석/탐색 문제에,

강화학습은 스스로 행동 전략을 찾는 데 활용됩니다.

 

인공지능을 이해하기 위한 첫걸음!
이번 글이 용어 정리와 개념 잡기에 도움이 되셨다면 좋겠어요 😊