ML Interview - 딥러닝의 장점과 단점

[ML/DL] 딥러닝의 장점과 단점?

딥러닝의 장점과 단점을 설명해보자면 다음과 같습니다.

장점

1. 고성능 데이터 분석: 딥러닝은 대규모 데이터셋을 처리하고 학습할 수 있어, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 기존의 머신러닝 모델보다 복잡한 패턴을 인식하는 데 뛰어납니다.
2. 특징 추출 자동화: 전통적인 머신러닝에서는 중요한 특징을 사람이 정의해야 했지만, 딥러닝은 데이터에서 자동으로 유용한 특징을 추출합니다. 이를 통해 더 높은 수준의 예측 성능을 이끌어낼 수 있습니다.
3. 확장 가능성: 딥러닝은 대규모 데이터셋과 더 많은 연산 자원을 사용할수록 성능이 개선되는 특성이 있어, 모델을 고도화하거나 새로운 애플리케이션에 확장하기에 적합합니다.
4. 다양한 응용 가능성: 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 자율 주행, 의료 진단 등 다양한 산업에서 활용되며, 연구와 산업 양쪽에서 지속적으로 발전하고 있습니다.

 

단점

1. 많은 데이터 요구: 딥러닝 모델은 높은 성능을 발휘하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다. 특히, 레이블링된 데이터를 대규모로 필요로 하기 때문에 데이터 수집과 정제가 중요한 문제로 다가옵니다.
2. 고성능 하드웨어 필요: 복잡한 네트워크 구조를 학습하기 위해서는 GPU나 TPU 같은 고성능 하드웨어가 필요합니다. 이는 소규모 팀이나 개인에게는 접근성의 장벽이 될 수 있습니다.
3. 해석 가능성 부족: 딥러닝 모델은 "블랙박스"처럼 동작하는 경우가 많아, 모델의 예측 결과에 대한 해석이 어려운 경우가 많습니다. 이는 의료나 금융과 같은 신뢰성이 중요한 분야에서 큰 단점이 될 수 있습니다.
4. 과적합 및 일반화 문제: 너무 많은 파라미터와 복잡한 모델 구조로 인해 과적합(overfitting)이 쉽게 발생할 수 있으며, 적절한 정규화와 검증이 필요합니다. 특히, 테스트 데이터와 다른 도메인의 데이터에 대해 일반화가 어려울 수 있습니다.
5. 높은 개발 및 유지 비용: 딥러닝 모델을 개발하고 운영하는 데는 시간과 비용이 많이 들며, 주기적인 재학습 및 유지 관리가 필요합니다.

 

 

이러한 장단점을 고려하면, 딥러닝은 특정한 데이터와 문제 유형에 매우 효과적이지만, 모든 상황에서 최적의 해결책은 아닐 수 있습니다.