[AI-900] 자격증 완벽정리 2편_인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 개념 비교

2025.05.05 - [MS Azure, AI] - [AI-900] 자격증 완벽정리 1편_개요와 준비 전략

 

목차:

• 인공지능(AI)란 무엇인가?
• 머신러닝(ML)의 개념과 AI와의 관계
• 딥러닝(DL)의 개념과 ML과의 관계
• AI, ML, DL의 관계 정리 (포괄/부분 관계)
• 일상 속 예시로 이해하기
• 마무리 요약 및 출제 포인트

인공지능(AI)란 무엇인가?

**인공지능(AI, Artificial Intelligence)**은 “컴퓨터가 인간의 지능적 행동을 모방하도록 하는 기술” 전체를 아우르는 광범위한 개념입니다. 다시 말해, 학습, 추론, 문제 해결, 이해 등 인간이 지능적으로 수행하는 작업을 기계가 수행하도록 만드는 것을 통칭하여 AI라고 부릅니다. AI의 예로는 규칙 기반 시스템부터 복잡한 딥러닝 모델에 이르는 다양한 방식이 포함됩니다. 고전적인 정의에 따르면, AI는 **“인간의 지능을 필요로 하는 작업을 컴퓨터 시스템이 수행하도록 하는 이론 및 개발”**을 의미합니다advancinganalytics.co.uk. 현대의 AI 시스템은 데이터를 활용해 의사결정을 하거나 예측을 수행하며, 챗봇, 음성 비서, 자율주행 차량 등 우리 생활 곳곳에 응용되고 있습니다.

AI 개념을 이해할 때 한 가지 유용한 관점은 AI의 하위 분야를 파악하는 것입니다. AI에는 여러 하위 분야가 있는데, 그 중 대표적인 것이 머신러닝입니다. AI를 구현하는 방법 중 하나로 **머신러닝(기계 학습)**이 등장했고, 머신러닝 안에도 **딥러닝(심층 학습)**이라는 특별한 기법이 있습니다. 이들 간의 관계는 러시아 인형(마트료시카)처럼 AI > ML > DL의 포괄 관계로 많이 비유됩니다advancinganalytics.co.ukibm.com. 다음 절에서 이러한 관계를 자세히 살펴보겠습니다.

머신러닝(ML)의 개념과 AI와의 관계

**머신러닝(ML, Machine Learning)**은 **AI의 한 갈래(subset)**로서, 컴퓨터가 데이터로부터 학습하여 성능을 개선하는 알고리즘과 기법을 말합니다. 1959년 Arthur Samuel은 머신러닝을 *“명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 분야”*라고 정의했습니다advancinganalytics.co.uk. 전통적인 소프트웨어는 개발자가 일일이 규칙을 프로그래밍하는 반면, 머신러닝 시스템은 훈련 데이터를 통해 패턴을 발견하고 미래의 입력에 대해 예측이나 판단을 수행합니다. 예를 들어 스팸 이메일 필터는 수많은 이메일의 단어 패턴과 레이블(스팸/정상)을 학습하여 새로운 이메일이 스팸인지 아닌지 예측하는 머신러닝 모델입니다.

머신러닝은 AI 전체 범주에 속하기 때문에, 모든 머신러닝은 AI이지만 모든 AI가 머신러닝은 아닙니다advancinganalytics.co.uk. AI에는 규칙 기반 전문가 시스템처럼 학습을 수반하지 않는 방법도 포함될 수 있으므로, 머신러닝은 AI를 구현하는 한 접근법으로 이해하면 됩니다. 출제 포인트: 시험에서는 "다음 중 AI에는 해당하지만 머신러닝은 아닌 것" 또는 "머신러닝의 특징으로 옳지 않은 것" 같은 질문이 나와, 머신러닝과 AI의 관계를 명확히 이해하고 있는지 묻기도 합니다. 정리하면, 머신러닝 = 데이터로부터 학습하는 AI라고 요약할 수 있습니다.

머신러닝 내부에도 여러 가지 학습 방법(지도학습, 비지도학습, 강화학습 등)이 있으며, 그 중에서 특별히 최근 각광받는 방식이 **딥러닝(Deep Learning)**입니다. 다음으로 딥러닝의 개념과 머신러닝과의 차이를 알아보겠습니다.

딥러닝(DL)의 개념과 ML과의 관계

**딥러닝(DL, Deep Learning)**은 머신러닝의 한 분야로, **인공신경망(Neural Network)**을 여러 층으로 깊게 쌓아올린 모델을 이용한 학습 방법입니다. '딥(Deep)'이라는 단어가 시사하듯 은닉층을 여러 겹 가진 신경망을 통해 데이터의 복잡한 패턴을 자동으로 학습하는 것이 특징입니다. 딥러닝의 부상으로 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 여러 분야에서 혁신적인 성능 향상이 이뤄졌습니다. 예를 들어 사람의 얼굴을 인식하거나 음성으로 명령을 이해하는 데 딥러닝 모델이 탁월한 성능을 보이고 있습니다.

딥러닝은 머신러닝의 부분집합이므로, 모든 딥러닝은 머신러닝입니다. 차이점이라면, 기존의 머신러닝은 특징(feature)을 사람이 설계하는 경우가 많았지만 딥러닝은 데이터로부터 중요한 특징을 자체적으로 추출한다는 점입니다. 또한 딥러닝 모델은 대체로 많은 데이터 양과 높은 계산 자원을 필요로 하지만, 그만큼 복잡한 문제에서도 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 최근 화제가 되는 생성형 AI (예: GPT-4 기반 챗봇)는 수십억 개 이상의 파라미터를 가진 딥러닝 모델의 한 예이며, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처라는 딥러닝 모델 구조를 사용합니다. (AI-900 시험에도 트랜스포머 모델에 대한 기본 개념을 알아두면 좋습니다.)

출제 포인트: 시험에서 *"딥러닝과 머신러닝의 관계에 대한 설명으로 옳은 것"*을 묻는다면, 딥러닝은 머신러닝의 일종이며 심층 신경망을 활용한다는 점을 기억해야 합니다. 또한 "딥러닝이 전통적 ML과 구별되는 특징은?" 같은 질문에 대비해 방대한 데이터로 자동 특징 학습이라는 키워드를 떠올리면 됩니다.

AI, ML, DL의 관계 정리 (포괄/부분 관계)

세 가지 개념의 관계를 한 문장으로 정리하면 다음과 같습니다: “AI는 가장 포괄적인 개념이고, 그 안에 머신러닝이 포함되며, 머신러닝 안에 딥러닝이 포함된다.”ibm.com. 즉, AI ⊃ ML ⊃ DL 의 계층 구조입니다. 흔히 이것을 나타내는 벤 다이어그램이나 동심원 그림으로 세 분야의 관계를 표현하곤 합니다. 아래 그림은 이러한 관계를 시각화한 예시입니다.

 

AI, ML, DL의 포괄 관계를 나타낸 도식화된 그림입니다. 가장 바깥 큰 원이 AI이고, 그 안에 ML (Machine Learning), 그리고 ML 내부에 DL (Deep Learning)이 중첩되어 있습니다. 이러한 구조는 AI가 가장 넓은 개념이고 그 안에 ML과 DL이 속해 있음을 보여줍니다.

AI 범주에는 머신러닝 외에도 전문가 시스템, 탐색 알고리즘, 규칙 기반 시스템 등 학습을 동반하지 않는 지능형 시스템도 포함될 수 있습니다. 반면 ML은 학습 기반이라는 기준으로 AI를 한정하고, DL은 신경망 기반의 심층 학습이라는 더 좁은 기준으로 ML을 한정합니다. 이처럼 계층적으로 구분하면 개념들이 명확해지며, 시험에서도 이러한 상위/하위 관계를 이해하고 있는지를 확인합니다.

일상 속 예시로 이해하기

• AI의 예: 체스 게임 인공지능, 음성 비서(Siri, Bixby 등), 스마트 추천 시스템 등은 모두 광의의 인공지능 사례입니다. 예컨대 스마트 스피커의 음성 비서는 사용자의 음성 명령을 인식하고 적절히 답변하는데, 이때 음성 인식 및 언어 이해 기술(AI의 하위 분야들)이 사용됩니다.
• ML의 예: 이메일 스팸 필터는 대표적인 머신러닝 응용입니다. 개발자가 “이런 단어가 있으면 스팸”이라고 규칙을 다 정해둔 것이 아니라, 기존에 스팸으로 분류된 이메일 데이터를 모델이 학습하여 새로운 이메일의 스팸 여부를 예측합니다. 또한 영화 추천 시스템도 사용자의 시청 이력 데이터를 기반으로 선호도를 학습해 작동하는 머신러닝 모델입니다.
• DL의 예: 자율주행 자동차의 영상 인식 시스템은 딥러닝 모델(예: 합성곱신경망, CNN)을 통해 도로 표지판, 보행자, 차량 등을 인식합니다. 또한 의료 영상 분석에서 암 종양을 식별하는 모델이나, 챗봇의 자연어 처리에 쓰이는 GPT 계열 모델 모두 딥러닝의 힘으로 동작합니다.

이러한 예시를 통해 볼 때, AI는 광범위한 기술 영역이고, 그 중 머신러닝은 데이터를 통해 예측/의사결정을 개선하는 기술, 그리고 딥러닝은 머신러닝을 구현하는 가장 발전된 형태라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 일상에서 우리가 접하는 많은 AI 서비스들은 내부적으로 머신러닝, 딥러닝 기술이 결합되어 작동하고 있습니다.

마무리 요약 및 출제 포인트

정리하면, **인공지능(AI)**은 인간 지능 행위를 모사하는 모든 기술을 아우르는 개념이며, 그 중 **머신러닝(ML)**은 데이터 기반 학습을 통한 AI 구현 방법이고, **딥러닝(DL)**은 심층 신경망 기반의 머신러닝 기법입니다ibm.com. 이들 간에는 포함 관계가 있으며, AI ⊃ ML ⊃ DL로 구조화됩니다. 출제 포인트: AI-900 시험에서는 이러한 개념적 구분을 묻는 기본 문제가 자주 출제됩니다. 예를 들어, “다음 중 머신러닝의 정의로 알맞은 것은?”, “딥러닝이 특별한 이유는?” 등의 질문에 대비해야 합니다. 핵심은 AI vs ML vs DL을 정확히 구분하고, 각각의 예시와 특징을 기억하는 것입니다.

다음 3편에서는 머신러닝의 세 가지 대표적인 유형인 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 대해 알아보고, 각 유형의 특징과 활용 사례, 그리고 시험에서 이를 어떻게 물어보는지 살펴보겠습니다.

GPT 추천 참고자료:

• Microsoft Learn: AI 개념 소개 모듈 (AI, ML, DL 기본 개념 설명)
• IBM 블로그: AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning (영문, AI와 ML, DL의 관계 설명)ibm.com
• Advancing Analytics 블로그: Understanding the Difference Between AI, ML, and DL (영문, 쉬운 예제로 세 개념 비교)advancinganalytics.co.ukadvancinganalytics.co.uk
• 위키백과: 인공지능, 기계 학습, 딥 러닝 (한글 요약 정리)

 

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