기계 학습과 인공 지능: 주요 차이점

"머신 러닝"과 "인공 지능"이라는 용어가 잘못된 맥락에서 사용되는 것을 듣는 것은 매우 흔한 일입니다. 서로 밀접하게 관련되어 있지만 별개이지만 유사한 개념이기 때문에 실수하기 쉽습니다. 그렇다면 머신러닝(ML)이 인공지능(AI)의 하위 집합이라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 

이 두 개념을 더 잘 이해하기 위해 먼저 각 개념을 정의해 보겠습니다. 

• 인공 지능(AI): AI는 인간의 사고와 프로세스 정보를 모방하도록 설계된 소프트웨어 또는 프로세스입니다. AI에는 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 자율주행차, 로봇공학, 머신러닝 등 광범위한 기술과 분야가 포함됩니다. AI를 사용하면 장치가 정보를 학습하고 식별하여 문제를 해결하고 통찰력을 얻을 수 있습니다. 
• 기계 학습(ML): 기계 학습은 AI의 하위 집합이며 사람의 간섭 없이 데이터 세트에 제공된 정보를 학습하도록 장치를 가르치는 기술입니다. 기계 학습 알고리즘은 시간이 지남에 따라 데이터에서 학습하여 전체 기계 학습 모델의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 그것을 보는 또 다른 방법은 기계 학습이 AI 기능을 수행할 때 AI가 거치는 프로세스라는 것입니다. 

인공 지능의 주요 측면

인공 지능에 대한 많은 정의가 수년에 걸쳐 나타났으며, 이것이 다소 복잡하거나 혼란스러워 보일 수 있는 이유 중 하나입니다. 그러나 가장 단순한 형태의 AI는 컴퓨터 과학과 강력한 데이터 세트를 결합하여 효과적인 문제 해결을 달성하는 분야입니다. 

오늘날의 인공 지능 분야에는 머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 하위 분야가 포함되며 여기에는 입력 데이터를 기반으로 예측 또는 분류를 수행하는 AI 알고리즘이 포함됩니다. 

AI는 때때로 약한 AI 또는 강한 AI와 같은 여러 유형으로 분류됩니다. Narrow AI 또는 ANI(Artificial Narrow Intelligence)라고도 하는 약한 AI는 특정 작업을 수행하도록 훈련된 AI입니다. Apple의 Siri 및 자율 주행 차량과 같은 응용 프로그램을 가능하게 하는 일상 생활에서 가장 분명한 형태의 AI입니다. 

Strong AI는 AGI(Artificial General Intelligence)와 ASI(Artificial Super Intelligence)로 구성됩니다. AGI는 아직 이론에 불과하며 인간과 동등한 지능을 가진 기계를 말한다. AGI는 스스로를 인식하고 매우 복잡한 문제를 해결하고 학습하며 미래를 계획할 수 있습니다. 더 나아가 ASI는 인간의 지능과 능력을 능가할 것입니다. 

AI를 이해하는 방법 중 하나는 다음과 같은 다양한 애플리케이션을 살펴보는 것입니다. 

• 음성 인식: AI는 많은 음성 인식 기술의 핵심입니다. 컴퓨터 음성 인식 또는 음성 텍스트 변환이라고도 하며 NLP를 사용하여 사람의 음성을 서면 형식으로 변환합니다. 
• 컴퓨터 시각 인식: AI를 통해 컴퓨터는 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 정보를 추출할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 사진 태깅, 의료 영상, 자율 주행 자동차 등에 사용됩니다. 
• 고객 서비스 : AI는 고객 서비스 산업 전반에서 챗봇을 강화하여 비즈니스와 고객 간의 관계를 변화시킵니다. 
• 사기 탐지 : 금융 기관은 AI를 사용하여 의심스러운 거래를 찾아냅니다. 

기계 학습의 주요 측면 

기계 학습 알고리즘은 예측을 수행하기 위해 구조화된 데이터에 의존합니다. 구조화된 데이터는 특정 기능으로 레이블이 지정되고 구성되고 정의된 데이터입니다. 기계 학습은 일반적으로 이 데이터를 사전 처리하고 구성해야 합니다. 그렇지 않으면 AI의 또 다른 하위 분야인 딥 러닝 알고리즘에 의해 대체됩니다. 

기계 학습의 더 큰 개념을 살펴보면 모든 규모의 비즈니스에 매우 유용한 도구라는 것이 금방 분명해집니다. 이는 조직에서 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터 덕분입니다. 기계 학습 모델은 데이터를 처리하고 모든 수준에서 비즈니스 의사 결정을 개선하는 패턴을 식별하며 이러한 모델은 자체적으로 업데이트되고 매번 분석 정확도를 향상시킵니다. 

기계 학습은 각각 다르게 작동하는 몇 가지 기술로 구성됩니다. 

• 지도 학습: 레이블이 지정된 데이터는 알고리즘을 "감독"하고 데이터를 분류하고 결과를 예측하도록 알고리즘을 훈련시킵니다. 
• 비지도 학습: 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하는 기계 학습 기술입니다. 비지도 학습 모델은 사람의 개입 없이 데이터를 분석하고 패턴을 발견할 수 있습니다. 
• 강화 학습: 이 기술은 일련의 결정을 내리도록 모델을 훈련시키며 보상/처벌 시스템을 기반으로 합니다. 

AI/ML 스킬셋의 차이

이제 인공 지능과 머신 러닝이라는 두 가지 개념을 분리했으므로 각각 다른 기술이 필요하다는 것을 짐작하셨을 것입니다. AI 또는 ML에 참여하려는 개인의 경우 각각에 필요한 사항을 인식하는 것이 중요합니다. 

AI와 관련하여 기술 세트는 기술보다는 이론적인 경향이 있는 반면 머신 러닝은 고도의 전문 지식이 필요합니다. 그렇게 말하면 둘 사이에 약간의 교차가 있습니다. 

먼저 인공 지능에 필요한 최고의 기술을 살펴보겠습니다. 

• 데이터 과학: 데이터를 사용하여 통찰력을 얻는 데 중점을 둔 다학제 분야인 데이터 과학 기술은 AI에 매우 중요합니다. 여기에는 프로그래밍에서 수학에 이르는 모든 것이 포함될 수 있으며 데이터 과학자가 통계 모델링 및 데이터 시각화와 같은 기술을 사용하는 데 도움이 됩니다. 
• 로봇 공학 : AI는 로봇에게 컴퓨터 비전을 제공하여 환경을 탐색하고 감지하는 데 도움을 줍니다. 
• 윤리학: AI와 관련된 모든 사람은 그러한 기술의 모든 윤리적 의미에 정통해야 합니다. 윤리는 AI 시스템 배포와 관련된 주요 관심사 중 하나입니다. 
• 도메인 지식: 도메인 지식이 있으면 업계를 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 특정 문제와 위험을 해결하고 비즈니스를 더 잘 지원하는 혁신적인 기술을 개발하는 데 도움이 됩니다. 
• 기계 학습 : AI를 진정으로 이해하고 가능한 최선의 방법으로 적용하려면 기계 학습에 대한 확실한 이해가 있어야 합니다. 기계 학습 개발의 모든 기술적 측면을 알 필요는 없지만 기본적인 측면은 알아야 합니다. 

기계 학습을 살펴보면 기술이 훨씬 더 기술적인 경향이 있습니다. 즉, AI 또는 ML에 참여하려는 모든 사람이 가능한 한 많은 것을 아는 것이 도움이 될 것입니다.

• 프로그래밍 : 모든 기계 학습 전문가는 Java, R, Python, C++ 및 Javascript와 같은 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 
• 수학: ML 전문가는 알고리즘 및 응용 수학으로 광범위하게 작업하므로 수학적 지식과 함께 강력한 분석 및 문제 해결 기술을 갖추어야 합니다. 
• 신경망 아키텍처: 신경망은 기계 학습의 하위 집합인 딥 러닝의 기본입니다. ML 전문가는 이러한 신경망과 이를 여러 분야에 적용할 수 있는 방법을 깊이 이해하고 있습니다. 
• 빅 데이터: 기계 학습의 주요 부분은 빅 데이터이며, 여기서 이러한 모델은 방대한 데이터 세트를 분석하여 패턴을 식별하고 예측합니다. 빅데이터란 방대한 양의 데이터를 효율적으로 추출, 관리, 분석하는 것을 말합니다. 
• 분산 컴퓨팅: 컴퓨터 과학의 한 분야인 분산 컴퓨팅은 기계 학습의 또 다른 주요 부분입니다. 통신을 교환하여 작업을 조정하는 다양한 네트워크 컴퓨터에 구성 요소가 있는 분산 시스템을 말합니다. 

이들은 현장에 참여하려는 모든 사람이 습득해야 하는 AI 및 ML 기술 중 일부에 불과합니다. 즉, 모든 비즈니스 리더는 AI 프로젝트를 더 잘 이해하는 데 도움이 되므로 이러한 기술을 배우면 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 그리고 모든 AI 프로젝트의 성공을 위한 주요 열쇠 중 하나는 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 유능한 리더 팀입니다.

이러한 AI 또는 ML 기술 중 일부를 습득할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보려면 최고의 목록을 확인하십시오. 데이터 과학 와 기계 학습 인증.