기계 학습과 인공 지능(AI)의 차이점

일부 단어는 자주 사용되지만 기술 분야에서는 다른 의미로 사용됩니다. 인공지능(AI) 과 머신러닝(ML)이 대표적인 예다. 서로 관련되어 있지만 동일하지는 않습니다. 다음 기사에서는 AI와 ML의 차이점, 용도 및 미래를 살펴보겠습니다.

인공지능(AI)이란 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 학습, 문제 해결, 의사 결정 및 전통적으로 인간 지능에 의해 수행되는 기타 모든 기능을 수행할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 두는 컴퓨터 과학 및 엔지니어링의 한 분야입니다.

가장 간단한 형태로 AI는 기계가 인간처럼 생각하고 행동하는 능력을 말합니다. 사람들이 즉시 볼 수 없는 패턴과 통찰력을 찾으려면 AI 시스템에서 대량의 데이터를 처리해야 합니다. 그런 다음 이러한 시스템은 획득한 지식을 사용하여 결정을 내리고, 문제에 대한 해결책을 찾거나 작업을 수행할 수 있습니다.

인공지능(AI)에 대한 논의는 1950년대부터 있어왔다. 그러나 최근 처리 능력, 빅데이터 , 머신러닝 기술의 발전으로 AI에 대한 기대치가 높아졌습니다. AI는 이미 우리 일상 생활의 필수 구성 요소로, 가상 비서, 추천 시스템, 무인 자동차 등 다양한 애플리케이션을 지원하고 있습니다. 그리고 미래에는 AI가 삶의 더 많은 영역에 침투할 가능성이 높습니다.

머신러닝(ML)이란 무엇입니까?

컴퓨터가 경험을 통해 학습하고 명시적인 프로그래밍 없이 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 하는 방법과 모델을 구축하는 것은 인공 지능의 하위 집합인 기계 학습(ML)의 초점입니다. 즉, 컴퓨터에게 데이터를 주고 그 데이터로부터 학습하게 하여 특정 작업을 수행하는 방법을 컴퓨터에게 가르치는 기술입니다.

예측 분석, 자연어 처리, 이미지 및 오디오 인식, 기타 분야는 모두 기계 학습(ML) 알고리즘의 자동 패턴 감지 및 학습 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

머신러닝은 강화학습, 비지도학습, 지도학습 3가지로 나눌 수 있습니다. 지도 학습에서 컴퓨터는 각 입력의 출력으로 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 학습됩니다. 이 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 입력 변수와 출력 변수 간의 상관 관계를 학습함으로써 컴퓨터는 새로운 입력에 대한 출력을 예측할 수 있습니다.

비지도 학습을 위해서는 컴퓨터가 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트를 받은 후 스스로 패턴과 관계를 인식해야 합니다. 마지막으로, 강화 학습에서 컴퓨터는 주변 환경과 상호 작용하고 특정 행동에 대한 보상이나 처벌의 형태로 피드백을 받아 새로운 기술을 학습합니다.

기계는 데이터로부터 학습하고 보다 광범위한 기계 학습 주제에 포함되는 다양한 접근 방식과 알고리즘을 사용하여 예측하거나 선택할 수 있습니다. 마찬가지로 딥러닝은 패턴을 인식하고 예측할 수 있도록 훈련하기 위해 인공 신경망을 엄청난 양의 데이터에 노출시켜야 하는 기계 학습의 한 분야입니다. 따라서 딥러닝은 다층 인공 신경망을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 이해하는 매우 정교하고 전문화된 유형의 기계 학습입니다.

AI와 ML의 주요 차이점

AI와 ML은 밀접하게 관련되어 있지만 서로 구별되는 몇 가지 중요한 특성이 있습니다. AI와 ML의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

한계

AI 분야는 광범위하며 ML을 포함한 다양한 기술을 포함합니다. 이와 대조적으로 ML은 통계 모델과 알고리즘을 사용하여 컴퓨터가 데이터를 학습하고 예측이나 선택을 할 수 있도록 돕는 AI의 한 분야입니다.

접근하다

인간의 의사결정과 인식을 모방하는 알고리즘을 설계하는 것은 인기 있는 AI 전략입니다. 이와 대조적으로 ML의 주요 목표는 데이터에 대한 알고리즘을 훈련하여 예측이나 선택을 하는 데 사용할 수 있는 연관성과 패턴을 찾는 것입니다.

데이터 요구 사항

사전 프로그래밍된 규칙과 경험적 방법을 사용하면 작은 데이터 세트 또는 데이터가 전혀 없는 경우에도 작동하도록 AI 알고리즘을 만들 수 있습니다. 이와 대조적으로 패턴과 연관성을 찾기 위해 ML 알고리즘을 훈련하려면 대규모 데이터 세트를 사용해야 합니다.

유연성

AI 알고리즘은 다양한 작업을 해결하도록 설계될 수 있지만 특정 목적에 맞게 조정되는 경우가 많습니다. 반면 ML 알고리즘은 적응성이 더 뛰어난 경우가 많으며 다양한 문제와 과제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.

인간의 참여

AI에는 인간의 능력이나 의사결정 프로세스를 보완하거나 대체할 수 있는 알고리즘 구축이 수반되는 경우가 많습니다. 반면, ML은 반복적인 프로세스를 자동화하거나 인간의 의사 결정을 지원하기 위해 적용되는 경우가 많습니다.

인간의 의사결정과 인지를 시뮬레이션하는 데 초점을 맞춘 AI는 ML을 포함한 다양한 접근 방식을 포함하는 더 큰 분야입니다. 대조적으로, 머신러닝의 목표는 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다.

AI 및 ML의 응용

AI와 ML은 다음과 같은 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.

1. 자연어 처리(NLP): 챗봇, 감정 분석, 음성 인식 및 언어 번역에 사용됩니다.
2. 사기 탐지, 위험 관리 및 포트폴리오 최적화는 금융 부문의 애플리케이션입니다.
3. 추천 시스템: 예를 들어 책, 영화, 제품 추천 등이 있습니다.
4. 얼굴 인식, 객체 감지, 장면 인식은 AI 이미지 및 비디오 인식 기술의 응용 분야 중 일부일 뿐입니다.
5. 자율주행차와 드론은 자율주행차가 사용되는 두 가지 예입니다.
6. 진단 및 치료 계획, 신약 발견, 환자 모니터링은 의료 산업에 적용됩니다.

다양한 부문에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 AI와 ML의 잠재력은 애플리케이션이 더욱 다양하고 복잡해짐에 따라 점점 더 분명해지고 있습니다. 이러한 기술은 기업과 조직이 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 산업의 미래에 중대한 영향을 미칠 수 있는 위치에 있습니다.

AI와 머신러닝의 장점과 한계

오늘날 가장 흥미롭고 유망한 기술 중 두 가지는 인공 지능과 기계 학습입니다. 그들은 서로의 관계, 주변 사람과 환경, 일하고 배우는 방식을 포함하여 우리 삶의 여러 측면을 변화시키는 힘을 가지고 있습니다. AI와 ML에는 많은 장점이 있지만 고려해야 할 중요한 윤리적 문제도 있습니다.

예를 들어, AI가 일자리와 경제에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 우려가 있습니다. 사람들의 자율성과 개인정보 보호를 존중하는 방식으로 새로운 기술을 개발하고 배포하는 것도 중요합니다.

삶의 여러 측면을 변화시키고 있는 두 가지 기술, AI와 ML은 별개이지만 서로 연관되어 있습니다. ML은 AI 분야에서 사용되는 특정 기술이지만 AI도 다른 많은 기술을 통합하는 넓은 분야입니다.

AI와 ML은 앞으로 몇 년 안에 많은 산업을 변화시킬 준비가 되어 있습니다. 의료, 은행, 운송 등 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 또한 다른 신기술과 마찬가지로 해결해야 할 중요한 사회적, 윤리적 과제도 제시합니다.