생성형 인공지능(Gen AI)과 전통적 머신러닝의 차이점
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
인공지능, 머신러닝
대상자
- 데이터 과학자, 개발자, 마케터, 교육자
- 중간 난이도 (기초 머신러닝 지식 가정)
핵심 요약
- 전통적 머신러닝은 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 예측/분류 기반 모델로, 레이블된 데이터를 기반으로 학습합니다.
- 생성형 AI는 트랜스포머 같은 대규모 모델을 사용해 새로운 콘텐츠 생성을 목표로 하며, GPT, Stable Diffusion 등이 대표적입니다.
- 핵심 차이점은 "예측" vs "생성"이며, 생성형 AI는 창의성과 인간적인 유연성을 제공합니다.
섹션별 세부 요약
1. 전통적 머신러닝의 주요 특징
- 분류 (스팸/비스팸 구분)
- 회귀 (주택 가격 예측)
- 클러스터링 (고객 세분화)
- 레이블된/미레이블된 데이터를 기반으로 패턴 학습 후 결정/예측 수행
2. 생성형 AI의 핵심 기능
- 사진 생성 (Midjourney, DALL·E)
- 코드/문서 작성 (GPT 모델)
- 음악/음성 합성
- 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 대규모 데이터셋에서 학습해 새로운 콘텐츠 생성
3. 비교 테이블 요약
| 전통적 머신러닝 | 생성형 AI |
|----------------|-----------|
| 예측/분류 | 생성/합성 |
| 입력 → 출력 | 입력 → 새로운 콘텐츠 |
| 예: XGBoost, SVM | 예: GPT, Stable Diffusion |
4. 생성형 AI의 적용 분야
- 마케팅 (콘텐츠 자동 생성)
- 소프트웨어 개발 (코드 자동 완성)
- 교육 (적응형 학습 도구)
결론
- 생성형 AI는 창의적 작업에 적합하며, 대규모 트랜스포머 모델을 활용해 데이터 기반의 새로운 콘텐츠 생성이 가능합니다.
- 전통적 머신러닝은 예측 기반 문제에, 생성형 AI는 창의성과 유연성 요구가 있는 문제에 각각 적합합니다.
- 실무 적용 시 문제 유형과 목표에 따라 적절한 기술 선택이 중요합니다.