딥러닝과 강화학습 차이 쉽게 설명! 인공지능 공부의 첫걸음

딥러닝과 강화학습 차이 쉽게 설명! 인공지능 공부의 첫걸음

 

 

 

요즘 GPT때문에  “AI”, “인공지능”, “딥러닝”, “강화학습” 같은 말을 자주 보셨을 거예요.

하지만 이런 단어들이 무슨 뜻인지, 어떻게 다른지 궁금 하시죠? 특히 ‘딥러닝’과 ‘강화학습’은 모두 인공지능과 관련된 용어라서 더욱 혼동되기 쉬운데요.

오늘은 이 두 가지 기술이 무엇인지, 어떤 점이 다른지를 아주 쉽게 설명드리려고 합니다.

쉽게 이해할 수 있을 정도로 간단하고 쉽게 설명드릴 테니, 인공지능에 대해 처음 접하시는 분들도 부담 없이 읽어주시면 좋겠습니다. 잘 모르지만 열심히 알아봤습니다. 

 

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목차

1. 딥러닝이란 무엇인가요?
2. 강화학습이란 어떤 기술인가요?
3. 딥러닝과 강화학습의 가장 큰 차이점
4. 실생활 예시로 비교해보기
5. 딥러닝과 강화학습이 함께 쓰일 때

 

 

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1. 딥러닝이란 무엇인가요?

 

 

딥러닝은 ‘Deep Learning’의 우리말 표현인데요, 말 그대로 ‘깊이 있는 학습’이라는 뜻입니다.

 

컴퓨터가 사람처럼 스스로 배우게 해주는 기술이에요.

 

여기서 중요한 것은 ‘스스로 배운다’는 부분이에요.

예전에는 사람이 컴퓨터에게 “이런 게 고양이야”라고 하나하나 알려줘야 했지만, 딥러닝을 사용하면 컴퓨터가 수많은 사진을 보면서 직접 고양이의 특징을 알아내고 구별하는 법을 배울 수 있게 됩니다.

딥러닝은 주로 이미지 인식, 음성 인식, 언어 번역, 자율주행차 등 다양한 곳에 쓰이고 있어요. 컴퓨터에게 많은 데이터를 주고, 그걸 바탕으로 똑똑하게 만드는 기술이라고 보시면 됩니다.

 

 

 

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2. 강화학습이란 어떤 기술인가요?

 

 

강화학습은 ‘Reinforcement Learning’이라는 말에서 왔습니다.

 

이 기술은 컴퓨터가 직접 행동해보고, 그에 따른 결과로 칭찬(보상)이나 벌(패널티)을 받으며 배우는 방식이에요.

 

예를 들어, 강아지가 ‘앉아’라고 하면 간식을 받는 걸 반복하면서 ‘앉아’라는 말을 들으면 앉는 행동을 하게 되는 것처럼요.

강화학습은 컴퓨터가 스스로 어떤 행동을 하고, 그 결과를 보고 “이건 좋은 결과였어” 혹은 “이건 나쁜 결과였네” 하면서 조금씩 더 똑똑해지는 방식입니다.

주로 게임을 할 때나 로봇이 움직이는 법을 배울 때, 자율주행이 도로 위에서 어떻게 움직일지 판단할 때 많이 쓰이는 기술이에요.

 

 

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3. 딥러닝과 강화학습의 가장 큰 차이점

 

 

딥러닝과 강화학습은 모두 컴퓨터가 스스로 배우게 하는 인공지능 기술이지만, 배우는 방법이 다릅니다.

• 딥러닝은 데이터를 많이 보고 패턴을 찾는 방식이에요.
  • 예: 고양이 사진 100장을 보고, 고양이의 공통된 특징을 스스로 알아냅니다.
• 강화학습은 행동을 해보고 결과에 따라 배우는 방식이에요.
  • 예: 미로에서 길을 찾아다니며 정답에 가까운 길을 반복적으로 찾아갑니다.

비슷해 보일 수 있지만, 딥러닝은 가르쳐주는 걸 보고 배우고, 강화학습은 해보면서 배우는 것이에요.

또한 딥러닝은 보통 정답(정답 데이터)이 있는 자료를 많이 보고 배우는 데 비해, 강화학습은 정답 없이 보상 시스템을 통해 스스로 어떤 게 잘한 일인지 판단하게 됩니다.

 

 

 

 

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4. 실생활 예시로 비교해보기

 

 

 

딥러닝 예시

• 스마트폰이 사람 얼굴을 인식해서 잠금을 푸는 기능
• 유튜브나 넷플릭스에서 내가 좋아할 만한 영상을 추천해주는 기능
• 번역기에서 영어를 한국어로 바꾸는 기술

딥러닝은 정답이 있는 문제를 많이 보여줘서 배운다고 보면 됩니다.

강화학습 예시

• 바둑이나 체스에서 컴퓨터가 스스로 게임을 하며 실력을 높이는 경우
• 로봇이 장애물을 피해가며 길을 찾는 상황
• 자율주행차가 교통 신호에 따라 언제 멈추고 출발할지를 스스로 판단하는 과정

강화학습은 직접 해보면서 실수를 통해 배우는 학습법이라고 생각하시면 이해가 쉬우실 거예요.

 

 

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5. 딥러닝과 강화학습이 함께 쓰일 때

요즘은 딥러닝과 강화학습을 따로 사용하기보다는 함께 사용하는 경우도 많습니다.

예를 들어, 자율주행차는 도로의 정보를 보고 판단해야 하죠? 이때 도로의 차선이나 보행자를 알아보는 건 딥러닝이 하고, 그 정보를 바탕으로 차가 어떻게 움직여야 하는지를 판단하는 건 강화학습이 해요.

또한 게임 AI에서도, 딥러닝으로 화면을 보고 상황을 인식하고, 강화학습으로 어떤 행동을 할지 결정하게 됩니다. 이처럼 두 기술은 서로 다른 역할을 하면서 더 똑똑한 인공지능을 만들기 위해 함께 사용되기도 합니다.

 

딥러닝과 강화학습은 모두 인공지능을 만드는 데 꼭 필요한 기술입니다. 하지만 두 기술은 배우는 방식이 다릅니다.

• 딥러닝은 정답이 있는 데이터를 많이 보여줘서 배우는 것
• 강화학습은 직접 행동해보고 결과를 바탕으로 배우는 것

이렇게 이해하시면 두 개념을 더 쉽게 구분하실 수 있습니다. 앞으로 인공지능이 점점 더 발전하면서 우리 생활 곳곳에서 이 기술들이 많이 쓰이게 될 텐데요, 오늘 배운 내용을 기억해두시면 뉴스나 기사에서 관련 용어를 봤을 때 훨씬 더 이해하기 쉬우실 거예요.

 

 

 

 

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