머신러닝 vs 딥러닝 지도학습: 선형함수와 비선형함수의 차이

선현함수, 비선형함수

 

머신러닝과 딥러닝은 모두 지도학습(Supervised Learning)을 사용하는 대표적인 인공지능 기술입니다. 하지만 두 기술은 내부 구조와 함수 구성에서 큰 차이가 있습니다. 머신러닝의 지도학습은 선형함수(Linear Function) 기반 모델이 많고, 딥러닝은 비선형함수(Nonlinear Function)를 활용한 복잡한 구조를 갖습니다. 이번 글에서는 이 두 기술의 지도학습 구조를 중심으로, 선형 vs 비선형 함수의 차이와 적용 사례를 예시와 함께 살펴보겠습니다.

📚 목차

• 1. 지도학습이란 무엇인가?
• 2. 머신러닝 지도학습: 선형 함수 기반
• 3. 딥러닝 지도학습: 비선형 함수 기반
• 4. 선형 vs 비선형 모델 비교 예시
• 5. 왜 딥러닝은 비선형 함수를 사용할까?
• 6. 마무리 요약

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1. 지도학습이란 무엇인가?

지도학습(Supervised Learning)은 입력(Input)과 출력(Output)의 정답 데이터가 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 방식입니다. 모델은 입력 데이터를 보고 정답을 예측하는 법을 학습하게 되며, 회귀, 분류 등의 문제를 해결할 수 있습니다.

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2. 머신러닝 지도학습: 선형 함수 기반

머신러닝에서의 지도학습은 선형함수 기반 모델이 주로 사용됩니다. 대표적으로 선형 회귀(Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), SVM 등이 있으며, 이들은 대부분 다음과 같은 형태의 모델을 사용합니다:

y = w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ + b

이와 같은 모델은 입력과 출력 간의 관계를 직선 또는 평면으로 표현할 수 있어 계산은 간단하지만 복잡한 패턴을 학습하기에는 한계가 있습니다.

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3. 딥러닝 지도학습: 비선형 함수 기반

딥러닝에서는 비선형 함수(활성화 함수)를 통해 복잡한 관계를 학습할 수 있도록 모델을 구성합니다. 예를 들어 아래와 같은 인공신경망(ANN) 구조를 사용합니다:

y = ReLU(w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ + b)

여기서 ReLU, Sigmoid, Tanh 등은 비선형 활성화 함수로, 모델이 단순한 직선이 아닌 곡선, 비선형 경계를 학습할 수 있게 만듭니다.

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4. 선형 vs 비선형 모델 비교 예시

항목	머신러닝 (선형)	딥러닝 (비선형)
함수 형태	선형 함수	비선형 함수 포함
모델 복잡도	낮음	높음 (다층 구조)
학습 능력	직선적 패턴에 강함	복잡한 비선형 패턴까지 학습

즉, 머신러닝은 간단하고 빠르지만 한계가 분명하고, 딥러닝은 복잡하지만 더 유연하고 강력한 표현력을 가집니다.

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5. 왜 딥러닝은 비선형 함수를 사용할까?

딥러닝 모델이 비선형 함수를 사용하는 이유는 간단합니다. 세상의 대부분의 문제는 선형이 아니기 때문입니다. 선형 모델은 입력과 출력 간의 관계를 직선으로 표현합니다. 하지만 실제 문제는 그렇게 단순하지 않죠. 예를 들어, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 분류 등은 모두 복잡한 패턴과 조건에 따라 결과가 달라지는 비선형 문제입니다.

✔ 예시 1: XOR 문제

대표적인 비선형 문제로 XOR 게이트가 있습니다. XOR은 선형 모델로는 절대 분리할 수 없는 문제입니다. 아래를 보세요:

입력: (0,0) → 출력: 0  
입력: (1,0) → 출력: 1  
입력: (0,1) → 출력: 1  
입력: (1,1) → 출력: 0

이런 문제는 하나의 직선으로는 절대 나눌 수 없습니다. 하지만 딥러닝은 은닉층(Hidden Layer) + 비선형 활성화 함수를 조합해 이 문제를 해결할 수 있습니다.

✔ 예시 2: 이미지 분류

고양이와 강아지를 구분하는 이미지 분류 문제를 생각해보세요. 두 동물은 귀 모양, 눈 크기, 털 패턴 등 다양한 시각적 특징이 있으며, 이 관계는 선형적으로 분리할 수 없습니다. 여기서 딥러닝의 합성곱 신경망(CNN)은 수십 개의 비선형 계층을 통해 이런 패턴을 학습할 수 있습니다.

✔ 예시 3: 언어 감정 분석

“이 영화 진짜 너무 좋아요!” 와 “이 영화 너무 지루했어요.”는 단어가 유사하지만 감정은 정반대입니다. 이러한 뉘앙스와 문맥을 파악하기 위해서는 단어 간의 복잡한 관계(비선형성)를 이해할 수 있어야 하고, 이는 딥러닝의 순환 신경망(RNN)이나 트랜스포머 모델에서 가능합니다.

✔ 기술적으로 왜 필요한가?

딥러닝 모델이 층을 여러 개 쌓더라도, 비선형 함수 없이 선형 함수만 사용하면 아무리 많이 쌓아도 결국 하나의 선형 모델에 불과합니다. 이를 수학적으로는 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

y = W₃(W₂(W₁x)) = (W₃·W₂·W₁)x → 결국 y = Wx

즉, 선형 함수만 계속 곱하면 그 결과는 또 다른 하나의 선형 함수입니다. 그래서 반드시 층 사이에 비선형 함수(활성화 함수)를 넣어야 모델이 비선형 문제도 학습할 수 있습니다.

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6. 마무리 요약

머신러닝과 딥러닝 모두 지도학습을 사용하지만, 사용하는 함수 구조에 차이가 있습니다. 머신러닝은 선형 함수 기반으로 구조가 단순하지만, 딥러닝은 비선형 함수와 계층적 구조로 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 정확도와 표현력, 유연성 면에서 딥러닝이 더 강력하지만, 문제의 복잡도에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 가장 중요합니다.