인공지능 머신러닝 딥러닝 차이와 지도·비지도·강화학습 개념 6분 정리

핵심 메시지

• 딥러닝·머신러닝·인공지능은 별개가 아니라 포함 관계로, 딥러닝이 가장 좁고 인공지능이 가장 넓은 개념이다.
• 딥러닝은 심층 신경망으로 데이터 속 특징을 찾아내는 기법이고, 머신러닝은 그 특징으로 더 상위의 문제를 푸는 알고리즘까지 아우른다.
• 챗GPT·스테이블 디퓨전 같은 서비스는 모두 인공지능이며, 그 내부에서 머신러닝·딥러닝 기법을 사용한다.
• 학습 방식은 지도학습·비지도학습·준지도학습·강화학습의 네 가지로 나뉜다.
• 언론에서 세 용어를 섞어 써도 대개 같은 대상을 가리키지만, 개념적으로는 미세한 차이가 있음을 알아두면 좋다.

쉽게 이해하기

자율주행, 바둑을 두는 알파고, 디퓨전 기반 이미지 생성, 챗GPT 같은 언어 챗봇은 모두 '인공지능'으로 소개된다. 영상은 이 셋을 딱 잘라 구분하기보다, 데이터 속 패턴과 특징을 찾아낸다는 공통점 위에서 서로 조금씩 다른 개념으로 이해하는 것이 실용적이라고 짚는다.

가장 안쪽에 있는 딥러닝은 '깊다'는 이름처럼 신경망의 층(히든 레이어)을 깊게 쌓아 데이터의 특징을 찾아내는 구조다. 이렇게 찾은 특징을 활용해 분류·예측 같은 상위 문제를 풀거나 새로운 알고리즘을 얹는 단계까지 넓히면 머신러닝이 되고, 이런 기법으로 자율주행이나 게임 같은 고차원 과제를 다루는 시스템 전체를 인공지능이라 부른다.

학습의 첫 번째 유형인 지도학습은 문제와 정답을 함께 주는 방식이다. 고양이·강아지처럼 범주를 맞히는 분류 문제와, 주택 가격이나 환율처럼 수치를 예측하는 회귀 문제가 여기에 속한다. 신경망 관점에서 특징을 뽑아내는 부분을 인코더, 그 특징에서 답을 끌어내는 부분을 디코더로 이해하면 편하다.

두 번째 비지도학습은 정답 없이 문제만 주고 스스로 군집이나 패턴을 찾게 한다. 변수가 많은 데이터에서 불필요한 축을 줄이는 차원 축소도 여기에 해당한다. 세 번째 준지도학습은 정답이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 써서 학습하는 절충형으로, 비중은 크지 않지만 용어로 알아둘 만하다.

네 번째 강화학습은 문제를 던져 모델이 답을 내면 잘했는지 못했는지 점수를 주고, 그 보상을 최대화하도록 학습시키는 방식이다. 사람의 피드백으로 보상을 설계하는 접근도 여기에서 출발한다. 결론적으로 세 용어는 대개 같은 대상을 가리키지만, 딥러닝⊂머신러닝⊂인공지능이라는 위계와 학습 방식의 차이를 상식으로 알아두면 좋다.

주요 인사이트

• 세 용어를 억지로 구분하기보다 '패턴·특징을 찾는다'는 공통점을 먼저 잡으면 관계가 훨씬 명확해진다.
• 분류(정답이 범주)와 회귀(정답이 수치)의 구분은 지도학습을 이해하는 가장 실용적인 기준이다.
• 인코더는 특징 추출, 디코더는 특징에서 답 도출이라는 대응으로 신경망 구조를 직관적으로 파악할 수 있다.
• 강화학습이 '보상 최대화'라는 틀을 쓴다는 점은 최근의 사람 피드백 기반 학습을 이해하는 출발점이 된다.

자주 묻는 질문

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