1. 머신러닝과 딥러닝, 왜 헷갈릴까요? 최근 몇 년 동안 "인공지능", "머신러닝", "딥러닝"이라는 단어는 우리 일상에 깊숙이 스며들었습니다. 하지만 이 세 용어의 관계를 명확하게 구분하는 사람은 많지 않습니다. 쉽게 비유하자면, 인공지능(AI)은 큰 '우산'과 같고, 머신러닝(ML)은 그 우산 아래 있는 '비 내리는 날 사용하는 장치'이며, 딥러닝(DL)은 그 장치를 더욱 '똑똑하게 만든 특별한 종류'라고 생각할 수 있습니다. 머신러닝과 딥러닝 차이를 가장 직관적으로 이해할 수 있는 비유는 바로 '운전'에서 찾을 수 있습니다. 바로 우리가 매일 사용하는 내비게이션 머신러닝과 미래의 기술인 자율주행차 딥러닝의 차이입니다. 2. 규칙을 따르는 길 안내자: 내비게이션 (머신러닝) 운전을 시작하고 목적지를 입력하면 내비게이션은 즉시 최적의 경로를 알려줍니다. 내비게이션이 길을 찾는 방식은 비교적 간단하고 규칙 기반입니다. 내비게이션 작동 원리:규칙 기반 처리: 지도 데이터(고정된 피처)를 기반으로 합니다. 데이터 입력: 현재 위치, 목적지, 도로의 길이, 법정 속도, 실시간 교통량 등의 정형화된 데이터를 받습니다. 최단 경로 계산: 이미 사람이 정의해 놓은 공식(알고리즘)에 따라 가장 빠른 길, 가장 짧은 길 등 정해진 '규칙'에 맞는 경로를 계산하여 안내합니다. 📢 나의 경험담: 제가 출퇴근할 때 내비게이션은 정말 정확합니다. 하지만 갑자기 도로에 떨어진 큰 상자나, 공사 안내원이 손으로 들고 있는 임시 표지판이 나타나면 내비게이션은 아무런 반응을 하지 못합니다. 내비게이션은 상자가 무엇인지, 공사 안내원이 무슨 말을 하는지 '이해'하지 못하고, 오직 입력된 데이터와 규칙에만 충실하기 때문입니다. 이처럼, 머신러닝(ML)은 사람이 직접 정의해 준 특징(Feature)을 가지고 학습하여 예측하는 방식입니다. 데이터가 깨끗하...