심층신경망과 전통적 기계학습 모델의 비교

본 내용은 " 심층신경망과 전통적 기계학습 모델의 비교 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2025.09.03

문서 내 토픽

• 1. 전통적 기계학습의 기본 원리

  전통적 기계학습 모델은 주어진 데이터에서 전문가가 직접 설계한 특징을 추출하여 패턴을 학습한다. 서포트 벡터 머신, 의사결정트리, 랜덤 포레스트 등이 대표적이다. 이 접근법은 데이터 해석이 명확하고 계산 효율성이 높으나, 복잡한 데이터에서는 특징 추출의 한계로 인해 성능이 제한된다. 소규모 데이터에서도 비교적 안정적인 성능을 내며 적은 계산 자원으로도 훈련과 예측이 가능하다.

• 2. 심층신경망의 구조와 학습 방식

  심층신경망(DNN)은 다수의 은닉층을 통해 데이터를 계층적으로 처리하며, 각 층은 비선형 변환을 거쳐 점점 더 추상적인 표현을 학습한다. 역전파 알고리즘과 최적화 기법을 통해 학습되며, 사람이 별도로 특징을 설계할 필요가 없다. 방대한 데이터와 연산 자원이 요구되지만, 복잡한 패턴을 스스로 학습할 수 있으며 대규모 데이터셋이 확보될수록 성능이 기하급수적으로 향상된다.

• 3. 특징 추출 방식의 차이

  전통적 모델은 전문가가 설계한 수동적 특징을 기반으로 하는 반면, DNN은 데이터로부터 직접 특징을 학습한다. CNN의 경우 저차원 층에서 가장자리, 중간층에서 패턴, 상위층에서 객체의 형태를 자동적으로 추출한다. 이는 인간의 개입을 최소화하고 높은 수준의 일반화 능력을 가능하게 하며, 이미지, 음성, 자연어 처리와 같은 고차원 비정형 데이터에서 DNN이 압도적 우위를 차지한다.

• 4. 해석 가능성과 투명성

  전통적 모델은 비교적 해석이 용이하여 의사결정트리나 회귀분석에서 어떤 변수가 결과에 영향을 미쳤는지 명확히 설명할 수 있다. 반대로 DNN은 수백만 개 이상의 파라미터가 결합되어 있어 블랙박스로 인식되며, 의료, 금융과 같은 분야에서 신뢰성 문제로 이어진다. 설명 가능한 인공지능(XAI)은 DNN의 이러한 한계를 보완하는 방향으로 발전하고 있다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 전통적 기계학습의 기본 원리

  전통적 기계학습은 인공지능의 기초를 이루는 중요한 분야입니다. 선형회귀, 의사결정나무, 서포트벡터머신 등의 알고리즘들은 명확한 수학적 원리에 기반하고 있어 이해하기 쉽습니다. 이러한 방법들은 상대적으로 적은 데이터로도 효과적으로 작동하며, 계산 비용이 낮아 실무에서 여전히 널리 사용됩니다. 특히 데이터의 특성을 사전에 정의하고 수동으로 특징을 설계해야 한다는 점은 도메인 전문가의 지식을 활용할 수 있는 장점이 있습니다. 다만 복잡한 비선형 관계를 포착하는 데는 한계가 있어, 현대의 대규모 데이터 처리에는 제약이 있습니다.

• 2. 심층신경망의 구조와 학습 방식

  심층신경망은 여러 계층의 뉴런으로 구성되어 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 강력한 도구입니다. 역전파 알고리즘을 통해 가중치를 자동으로 조정하는 방식은 기존 기계학습의 수동 특징 설계 과정을 자동화합니다. 대규모 데이터와 GPU 같은 고성능 컴퓨팅 자원이 있을 때 뛰어난 성능을 발휘합니다. 그러나 학습에 필요한 데이터량이 많고, 하이퍼파라미터 튜닝이 복잡하며, 계산 비용이 높다는 단점이 있습니다. 또한 모델의 내부 작동 원리를 이해하기 어려운 '블랙박스' 특성으로 인해 신뢰성이 중요한 분야에서의 적용에 제약이 있습니다.

• 3. 특징 추출 방식의 차이

  전통적 기계학습에서는 도메인 전문가가 수동으로 특징을 설계하는 방식을 사용합니다. 이는 시간과 노력이 많이 들지만, 설계된 특징의 의미를 명확히 이해할 수 있습니다. 반면 심층신경망은 데이터로부터 자동으로 계층적 특징을 학습합니다. 초기 계층에서는 단순한 패턴을, 깊은 계층에서는 복잡한 추상적 개념을 학습하는 방식입니다. 이러한 자동 특징 추출은 대규모 데이터에서 효율적이지만, 추출된 특징이 무엇을 의미하는지 해석하기 어렵습니다. 각 방식은 데이터의 규모, 도메인 지식의 가용성, 해석 가능성의 필요성에 따라 선택되어야 합니다.

• 4. 해석 가능성과 투명성

  해석 가능성은 인공지능 시스템의 신뢰성과 책임성을 확보하는 데 매우 중요합니다. 전통적 기계학습 모델들은 상대적으로 해석하기 쉬워 의사결정 과정을 추적할 수 있습니다. 반면 심층신경망은 높은 성능에도 불구하고 의사결정 근거를 설명하기 어렵습니다. 의료, 금융, 법률 등 중요한 결정이 필요한 분야에서는 투명성이 필수적입니다. 최근 LIME, SHAP 등의 해석 기법들이 개발되고 있지만, 완벽한 해결책은 아닙니다. 따라서 성능과 해석 가능성 사이의 균형을 맞추는 것이 중요하며, 상황에 따라 적절한 모델을 선택해야 합니다.