인공지능(AI) vs 머신러닝(ML) - 차이점은?

모든 대기업은 인공 지능 및 기계 학습 혁신을 사용하여 지능형 기계 및 응용 프로그램을 구축합니다. 오늘날 인공 지능과 기계 학습은 현재 상거래 세계에서 가장 인기 있는 첨단 기술입니다. 그리고 이러한 용어가 전 세계적으로 비즈니스 대화를 지배한다는 사실에도 불구하고 많은 사람들이 이 용어를 구분하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

인공 지능과 기계 학습은 서로 연결되어 있으며 밀접하게 관련되어 있습니다. 이러한 긴밀한 관계로 인해 두 기술이 어떻게 다른지 알아보기 위해 상호 연결을 살펴볼 것입니다. 기계 학습은 AI의 하위 집합으로 간주되며 몇 가지 면에서 다릅니다.

이 블로그는 AI와 기계 학습을 이해하고 서로 어떻게 다른지 이해하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

AI는 일반적으로 인간이 수행하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템입니다. "AI"라는 용어는 기술 자체를 지칭하거나 기계 학습 알고리즘이나 기술을 지칭하는 데 사용될 수도 있습니다.

알고리즘을 실행하기 전에 명시적으로 코딩한 다음 실행 후 모니터링해야 하는 Java 및 Python과 같은 기존 프로그래밍 언어와 달리 머신 러닝을 사용하면 코드를 전혀 작성하지 않고도 모델을 교육할 수 있습니다!

이를 통해 소셜 미디어 플랫폼이나 의료 기록과 같은 다양한 소스의 데이터 세트를 포함하여 현실을 정확하게 표현하는 다양한 방법이 있기 때문에 모델을 설계할 때 더 많은 유연성을 얻을 수 있습니다. 텍스트 파일 또는 이미지/비디오(시각화용)와 같은 다양한 형식으로 결과 출력 각 출력 내에서 특정 값을 찾는 것이 아니라 콘텐츠를 기반으로 이러한 출력 중에서 패턴을 감지합니다.

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AI는 어떻게 작동합니까?

AI는 방대한 양의 정보를 빠르고 반복적인 처리 및 날카로운 알고리즘과 결합하여 소프트웨어가 기록의 패턴이나 기능에서 로봇처럼 학습할 수 있도록 합니다.

AI는 많은 이론, 기술 및 기술뿐만 아니라 후속 주요 하위 필드를 포함하는 광범위한 관찰 분야입니다. 시스템 학습은 분석 모델 구성을 자동화합니다.

인간의 두뇌, 기록, 운영 연구 및 물리학의 전략을 사용하여 어디를 보거나 무엇을 해야 하는지에 대해 구체적으로 프로그래밍하지 않고 데이터에 숨겨진 통찰력을 드러냅니다.

딥 러닝은 컴퓨터 기술, 전기 및 진보하는 교육 기술의 발전을 활용하여 많은 양의 데이터에서 복잡한 패턴을 연구하기 위해 여러 계층의 처리 장치가 있는 대규모 신경망을 사용합니다.

자연어 처리(NLP)는 음성과 함께 인간의 언어를 분석, 이해 및 생성하는 컴퓨터의 능력입니다.

그래픽 처리 가젯은 반복 처리에 필요한 많은 컴퓨팅 에너지를 제공하기 때문에 AI의 핵심입니다. 기업은 부동산 또는 CMS 앱과 같은 앱을 만들기 위해 전담 PHP 개발자를 고용하여 이 최첨단 기술을 포함할 수 있습니다.

인공 지능의 응용:

• AI는 의료, 소매, 금융 및 제조를 포함한 다양한 산업에서 사용될 수 있습니다.
• AI는 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하는 데 사용됩니다.
• AI는 과거 경험이나 실제 상황 관찰에서 수집된 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 실수로부터 배우고 주변 세계에 더 익숙해짐에 따라 시간이 지남에 따라 더 정확해질 수 있습니다.
• 또한 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있도록 하는 자가 학습 알고리즘을 통해 스스로 학습할 수 있습니다.

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기계 학습이란 무엇입니까?

앨런 튜링은 1950년에 기계가 "지능적"인지 "비지능적"인지를 판단하는 표준 테스트가 된 튜링 테스트를 제안했습니다. 실제 인간에게 자신도 인간이라고 확신시킬 수 있는 기계는 지능적인 것으로 간주되었습니다. 얼마 지나지 않아 Dartmouth College 여름 연구 프로그램은 AI의 공식 발상지가 되었습니다.

이때부터 "지능형" 기계 학습 알고리즘과 컴퓨터 프로그램이 등장하기 시작했습니다. 그들은 사람들의 여행 일정을 잡는 것부터 인간과 체스 게임을 하는 것까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

기계 학습은 인공 지능(AI)의 하위 분야로 간주될 수 있습니다. 기계 학습에서 컴퓨터는 직접 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 자동으로 학습할 수 있습니다. 이 프로세스에는 컴퓨터에 많은 양의 정보를 입력한 다음 자체적으로 해당 데이터를 분석하도록 하는 작업이 포함됩니다. 이는 과거 이벤트를 기반으로 미래 이벤트를 예측하거나 대규모 데이터 집합에서 패턴을 찾는 등 다양한 목적으로 사용할 수 있습니다.

기계 학습은 어떻게 작동합니까?

기계 학습 기술은 크게 네 가지 범주로 분류됩니다.

1. 감독 학습

기계에 샘플 데이터가 있으면 감독 학습을 사용할 수 있습니다. 레이블과 태그를 사용하여 모델의 정확성을 확인할 수 있습니다. 지도 학습 기법은 과거 경험과 레이블이 지정된 예를 사용하여 미래 이벤트를 예측합니다. 학습 과정 전반에 걸쳐 알고리즘을 사용하여 오류를 예측하고 수정합니다.

2. 비지도 학습

비지도 학습에는 출력에 대한 지식 없이 몇 개의 입력 샘플 또는 레이블만 사용하여 기계를 교육하는 것이 포함됩니다. 교육 데이터는 분류되거나 레이블이 지정되지 않기 때문에 감독 학습과 비교할 때 기계가 항상 올바른 결과를 생성하지 않을 수 있습니다.

비지도 학습은 비즈니스에서 덜 일반적이지만 데이터 탐색에 도움이 되며 레이블이 지정되지 않은 데이터의 숨겨진 구조를 설명하기 위해 데이터 집합에서 추론을 이끌어낼 수 있습니다.

3. 강화 학습

강화 학습은 피드백을 기반으로 하는 기계 학습 기술입니다. 이러한 유형의 학습에서 에이전트는 자신의 환경을 탐색하고 행동을 수행하며 자신의 행동에 따라 피드백으로 보상을 받아야 합니다.

그들은 각각의 좋은 행동에 대해 긍정적인 보상을 받고 각각의 나쁜 행동에 대해 부정적인 보상을 받습니다. 강화 학습 에이전트의 목표는 긍정적인 보상을 최대화하는 것입니다. 레이블이 지정된 데이터가 없기 때문에 에이전트는 경험을 통해서만 학습할 수 있습니다.

4. 준지도 학습

준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습 사이의 격차를 해소하는 기술입니다. 레이블이 없는 데이터뿐만 아니라 레이블이 거의 없는 데이터 세트에서 작동합니다. 그러나 일반적으로 레이블이 지정되지 않은 데이터가 포함됩니다. 결과적으로 레이블이 비싸기 때문에 기계 학습 모델의 비용을 낮추지만 기업용으로는 레이블이 거의 없을 수 있습니다.

기계 학습의 응용:

기계 학습은 광범위한 응용 프로그램에 사용될 수 있습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

1. 의료:

기계 학습은 의사가 질병을 진단하고 환자 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 또한 새로운 약물을 찾거나 다른 환자보다 반응이 더 좋은 환자를 식별하여 치료를 개선할 수 있습니다.

2. 금융:

금융 분야에서는 기계 학습을 사용하여 투자자가 주식이나 채권을 선택하든 온라인으로 보험 상품을 구매하든 관계없이 투자에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

3. 교육:

기계 학습은 현재 개발 중인 빅 데이터 분석 도구를 사용하여 교사가 보다 효과적인 교육을 제공하고 전 세계 교실에서 학생 학습의 질을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.

예를 들어 OMR과 같은 일반적인 방법 대신 학생을 채점하는 데 사용할 수 있습니다.

4. 보안:

기계 학습은 사이버 위협 감지, 사용 가능한 바이러스 백신 소프트웨어 개선, 사이버 범죄 퇴치 등 사이버 보안 분야에서 수많은 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.

AI와 기계 학습은 어떻게 비슷합니까?

AI와 기계 학습은 둘 다 광범위한 분야를 포괄하는 더 넓은 컴퓨터 과학 분야에 속한다는 점에서 유사합니다. 컴퓨터 과학자는 AI를 사용하여 문제를 해결하고 작업을 자동화하며 미래 이벤트를 예측합니다. 또한 ML을 사용하여 경험이나 기타 데이터 소스(예: 사람의 입력)에서 학습할 수 있는 알고리즘을 설계하는 데 도움을 줍니다.

AI와 ML은 모두 자동 운전 시스템 및 고객 서비스 챗봇과 같은 다양한 애플리케이션의 일부로 수년 동안 사용되었습니다. 그러나 이러한 기술이 정확히 어떻게 작동하는지에 대해 아직 모르는 것이 많습니다!

AI와 ML의 주요 차이점은 무엇입니까?

AI는 우리가 지능적이라고 생각하는 방식으로 작동하는 기계를 만드는 데 사용할 수 있는 일종의 기계 학습입니다. 기계 학습 알고리즘은 통계 모델을 기반으로 하지만 반드시 통계에만 국한되지는 않습니다. 해결하려는 모든 문제에 적용할 수 있습니다.

ML은 데이터와 알고리즘(규칙)을 사용하여 주식 가격이나 날씨 패턴과 같은 것에 대한 예측이나 결정을 내리는 일종의 인공 지능입니다. ML은 많은 양의 정보를 다루므로 AI보다 더 일반적입니다. 이는 AI에 비해 ML을 사용할 때 관련된 불확실성이 적다는 것을 의미합니다.

또한 오늘날 대부분의 프로그램에서 사용하는 것과 같은 간단한 규칙에만 의존하기보다는 추상적으로 생각하는 컴퓨터의 능력이 필요하기 때문에 다른 형태의 인공 지능보다 더 많은 수학을 포함하는 경향이 있습니다!

결론

AI와 기계 학습이 서로 다른 두 가지임은 분명하지만 정확히 무엇이고 어떻게 다른지는 약간 혼란스럽습니다. AI는 지능적인 행동을 할 수 있는 기계를 만드는 것을 목표로 하는 인공 지능 분야입니다. 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍된 지침 없이 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘에 중점을 둔 AI의 하위 집합입니다.

즉, AI와 기계 학습 모두에 대해, 특히 차이점과 유사점에 관해서는 여전히 답이 없는 질문이 많이 있습니다. 그러나 한 가지는 확실합니다. 이러한 기술은 계속해서 발전할 것이므로 최신 정보를 유지해야 합니다.

자주하는 질문

1 . 인공 지능이란 무엇입니까?

AI 또는 인공 지능은 일반적으로 인간이 수행하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템입니다.

2. ML이란 무엇입니까?

기계 학습은 인공 지능(AI)의 하위 분야로 간주될 수 있습니다. 기계 학습에서 컴퓨터는 직접 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 자동으로 학습할 수 있습니다.

3. AI와 기계 학습의 예는 무엇입니까?

가장 중요한 기계 학습 및 인공 지능 사례 중 하나는 이미지 인식입니다. 본질적으로 디지털 이미지에서 특징이나 물체를 식별하고 감지하는 방법입니다.

또한 이 기술은 패턴 인식, 얼굴 감지, 얼굴 인식, 광학 문자 인식 등과 같은 다른 유형의 분석에 적용될 수 있습니다.