딥러닝과 머신러닝 간의 포함관계에 대해 설명해주세요.
머신러닝이란?
머신러닝은 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대해 예측을 하는 인공지능(AI)의 한 분야이다. 머신러닝 모델은 사람이 직접 명시적으로 프로그래밍하지 않아도, 훈련 데이터를 이용해 스스로 규칙을 학습할 수 있다.
머신러닝 알고리즘에는 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 등이 있다.
먼저, 지도학습은 입력 데이터(Input)와 정답(Label, Output)이 함께 주어진 상태에서 학습하는 방식이다. 학습이 완료되면, 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 예측할 수 있는 능력을 가지게 된다. 회귀와 분류가 대표적인 지도학습의 예시이다.
다음으로, 비지도학습은 정답(Label)이 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 학습하는 방식이다. 정답이 주어지지 않기 때문에, 모델이 데이터를 분석하여 스스로 그룹을 찾거나 패턴을 발견해야 한다. K-Means와 차원 축소가 대표적인 비지도학습의 예시이다.
마지막으로, 강화학습은 학습 모델이 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하도록 학습하는 방식이다. 행동(Action)을 선택하면 환경이 이에 대한 보상을 주며, 보상을 최대화하는 방향으로 학습이 진행된다. 순차적인 의사결정 문제에서 뛰어난 성능을 발휘한다.
대표적인 머신러닝 알고리즘에는 선형 회귀(Linear Regression), 의사결정트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트 벡터 머신(SVM), K-Means 등이 있다.
딥러닝이란?
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 한 학습 방법이다. 특히, 다층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)을 사용하여 데이터의 특징을 자동으로 학습하는 것이 특징이다.
앞서 설명한 머신러닝과 달리, 딥러닝은 데이터에서 특징(Feature)을 자동으로 추출하는 능력이 뛰어나며, 이미지, 음성, 자연어 처리(NLP)와 같은 복잡한 데이터에서 높은 성능을 보여준다.
대표적인 딥러닝 모델에는 CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks), 트랜스포머(Transformer) 등이 있다.
결론적으로, 머신러닝은 딥러닝을 포함하는 더 넓은 개념이며, 다양한 학습 알고리즘을 포함하고 있다. 딥러닝은 그중에서도 신경망을 기반으로 학습하는 방식으로, 머신러닝의 한 분야에 속한다.
