기계 학습 vs 인공 지능: 주요 차이점

기계 학습과 인공 지능이라는 용어가 잘못된 맥락에서 사용되는 것을 자주听到합니다. 이것은 두 개념이 별개이지만 유사하며密接 관련되어 있기 때문에 쉽게 실수할 수 있습니다. 그러나 기계 학습, 즉 ML은 인공 지능, 즉 AI의 하위 집합임을 주목하는 것이 중요합니다.

이 두 개념을 더 잘 이해하기 위해, 먼저 각 개념을 정의해 보겠습니다:

• 인공 지능 (AI): AI는 인간의 사고와 정보를 처리하는 것을 모방하기 위해 설계된 소프트웨어 또는 프로세스입니다. AI에는 컴퓨터 비전, 자연어 처리 (NLP), 자율 주행 자동차, 로봇공학, 그리고 마지막으로 기계 학습과 같은 다양한 기술과 분야가 포함됩니다. AI는 장치가 정보를 학습하고 식별하여 문제를 해결하고 통찰력을 추출하도록 ermög합니다. 
• 기계 학습 (ML): 기계 학습은 AI의 하위 집합이며, 기계가 인간의 간섭 없이 데이터 세트에 주어진 정보를 학습하는 기술입니다. 기계 학습 알고리즘은 시간이 지나면서 데이터에서 학습하여 전체 기계 학습 모델의 정확도와 효율성을提高할 수 있습니다. 또 다른 관점에서 기계 학습은 AI가 AI 함수를 수행할 때 수행하는 프로세스입니다. 

인공 지능의 주요 측면

인공 지능의 정의는 여러 해에 걸쳐 나타났으며, 이것이 복잡하거나 혼란스럽게 보이는 이유 중 하나입니다. 그러나 가장 간단한 형태로, AI는 컴퓨터 과학과 강력한 데이터 세트를 결합하여 효과적인 문제 해결을 달성하는 분야입니다.

오늘날의 인공 지능 분야에는 기계 학습과 딥 러닝과 같은 하위 분야가 포함되어 있으며, 이러한 분야에서는 AI 알고리즘이 입력 데이터에 따라 예측이나 분류를 수행합니다.

AI는 약한 AI 또는 강한 AI와 같은 다양한 유형으로 나눌 수 있습니다. 약한 AI, 즉 좁은 AI 또는 인공 좁은 지능 (ANI)은 특정 작업을 수행하도록 훈련된 AI입니다. 이것은 우리의 일상 생활에서 가장 분명한 AI 형태이며, Apple의 Siri나 자율 주행 자동차와 같은 응용 프로그램을 ermög합니다.

강한 AI는 인공 일반 지능 (AGI)와 인공 초지능 (ASI)로 구성됩니다. AGI는 현재 이론적이며, 기계가 인간과 동일한 지능을 갖는 것을 말합니다. AGI는 자아를 갖고 있으며 매우 복잡한 문제를 해결하고, 학습하고, 미래를 계획할 수 있을 것입니다. 더욱이, ASI는 인간의 지능과 능력을 초월할 것입니다.

AI를 이해하는 방법 중 하나는 다양한 응용 프로그램을 살펴보는 것입니다:

• 음성 인식: AI는 많은 음성 인식 기술의 핵심입니다. 컴퓨터 음성 인식 또는 음성-텍스트 변환으로도 알려진 이 기술은 인간의 음성을 텍스트 형식으로 변환하는 데 NLP를 사용합니다. 
• 컴퓨터 비전: AI는 컴퓨터가 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 정보를 추출하도록 ermög합니다. 컴퓨터 비전은 사진 태그, 의료 이미지, 자율 주행 자동차 등에 사용됩니다. 
• 고객 서비스: AI는 고객 서비스 산업 전반에 걸쳐 채팅봇을 구동하며, 비즈니스와 고객 간의 관계를 변경하고 있습니다. 
• 사기 탐지: 금융 기관은 의심스러운 거래를 발견하기 위해 AI를 사용합니다. 

기계 학습의 주요 측면

기계 학습 알고리즘은 예측을 하기 위해 구조화된 데이터에 의존합니다. 구조화된 데이터는 레이블이 지정된, 조직화된, 특정 특징으로 정의된 데이터입니다. 기계 학습은 일반적으로 이 데이터가 사전 처리되고 조직화되어 있지 않으면, 딥 러닝 알고리즘에 의해 대체될 수 있습니다. 딥 러닝은 AI의 또 다른 하위 분야입니다.

기계 학습의 더 큰 개념을 살펴보면, 이는 모든 규모의 비즈니스에서 매우 유용한 도구라는 것이 명백해집니다. 이는 조직에 उपलब한大量의 데이터 덕분에 가능합니다. 기계 학습 모델은 데이터를 처리하고, 비즈니스 의사 결정의 모든 수준에서 패턴을 식별하여 분석 정확도를提高합니다. 이러한 모델은 자체적으로 업데이트되고, 분석 정확도를提高합니다.

기계 학습에는 다양한 기술이 포함되어 있으며, 각 기술은 다르게 작동합니다:

• 지도 학습: 레이블이 지정된 데이터는 알고리즘을 감독하고, 데이터를 분류하고, 결과를 예측하도록 훈련합니다. 
• 비지도 학습: 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하는 기계 학습 기술입니다. 비지도 학습 모델은 인간의 간섭 없이 데이터를 분석하고 패턴을 발견할 수 있습니다. 
• 강화 학습: 이 기술은 모델이 결정의 시퀀스를 만들도록 훈련하며, 보상/벌칙 시스템을 기반으로 합니다. 

AI/ML 기술의 차이

이제 인공 지능과 기계 학습의 두 개념을 분리했으므로, 각 개념에 필요한 기술이 다르다는 것을 이미 추측했을 것입니다. AI 또는 ML와 관련된 개인은 각 기술이 무엇인지 인식하는 것이 중요합니다.

AI의 경우, 기술 세트는 더 이상이론적이며 기술적이지 않습니다. 반면에 기계 학습은高度 기술적 전문 지식을 요구합니다. 그러나 두 기술 사이에는 일부 중복이 있습니다.

まず, 인공 지능에 필요한 상위 기술을 살펴보겠습니다:

• 데이터 과학: 데이터 과학은 데이터를 사용하여 통찰력을 얻는 것을 중점으로 하는 다학제적 분야입니다. 데이터 과학 기술은 프로그래밍, 수학, 통계 모델링, 데이터 시각화와 같은 모든 것을 포함할 수 있습니다. 이러한 기술은 데이터 과학자가 이러한 기술을 사용하여 데이터를 사용할 수 있도록 합니다. 
• 로봇공학: AI는 로봇에게 컴퓨터 비전을 제공하여 로봇이 환경을 탐색하고 감지하도록 합니다. 
• 윤리: AI와 관련된 모든 사람들은 이러한 기술의 윤리적 영향에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 윤리는 AI 시스템을 배치하는 데關한 주요 우려 사항 중 하나입니다. 
• 도메인 지식: 도메인 지식을 갖는 것은 산업을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 특정 도전과 위험에 대한 혁신적인 기술을 개발하여 비즈니스에 더 잘 지원할 수 있습니다. 
• 기계 학습: AI를真正로 이해하고 최대한 활용하기 위해서는 기계 학습의 기본적인 측면을 잘 알고 있어야 합니다. 기계 학습 개발의 모든 기술적인 측면을 알고 있을 필요는 없지만, 기계 학습의 기본적인 측면을 알고 있어야 합니다. 

기계 학습을 살펴보면, 기술은 훨씬 더 기술적이 됩니다. 그러나 AI 또는 ML와 관련된 모든 사람에게 가능한 한 많은 이러한 기술을 알고 있는 것이 좋습니다:

• 프로그래밍: 모든 기계 학습 전문가는 Java, R, Python, C++, Javascript와 같은 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 
• 수학: ML 전문가는 알고리즘과 응용 수학을 광범위하게 사용하므로, 강한 분석 및 문제 해결 기술과 수학적 지식을 갖추고 있어야 합니다. 
• 신경망 아키텍처: 신경망은 딥 러닝의 기본이며, 이는 기계 학습의 하위 집합입니다. ML 전문가는 이러한 신경망과 다양한 분야에서 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 깊은 이해를 갖추고 있어야 합니다. 
• 빅 데이터: 기계 학습의 주요 부분은 빅 데이터입니다. 여기서 모델은大量의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 예측합니다. 빅 데이터는大量의 데이터를 효율적으로 추출, 관리, 분석하는 것을 말합니다. 
• 분산 컴퓨팅: 분산 컴퓨팅은 컴퓨터 과학의 한 가지 분야이며, 기계 학습의 또 다른 주요 부분입니다. 이는 다양한 네트워크 컴퓨터에 위치한 구성 요소가 있는 분산 시스템을 말하며, 이러한 구성 요소는 통신을 교환하여 동작을 조정합니다.

이러한 기술은 AI와 ML에 참여하려는 모든 사람에게 획득해야 하는 기술 중 일부입니다. 그러나 이러한 기술을 배우는 것은 비즈니스 리더에게도 큰 도움이 될 것입니다. 왜냐하면 이것은 비즈니스 리더가 자신의 AI 프로젝트를 더 잘 이해하도록 도와주기 때문입니다. 그리고 AI 프로젝트의 성공을 위한 주요 열쇠 중 하나는 이해력이 있는 리더 팀입니다.

AI 또는 ML 기술 중 일부를 얻는 방법에 대해 더 알고 싶다면, 데이터 과학 및 기계 학습 인증서 목록을 확인하십시오.