머신 러닝 대 인공지능: 주요 차이점

“머신 러닝”과 “인공지능”이라는 용어를 잘못된 맥락에서 사용하는 것을 듣는 것은 매우 흔한 일입니다. 이는 두 개념이 별개이지만 밀접하게 연관된 유사한 개념이기 때문에 쉽게 저지르는 실수입니다. 그렇지만, 머신 러닝(ML)은 인공지능(AI)의 하위 집합이라는 점을 유의하는 것이 중요합니다. 이 두 개념을 더 잘 이해하기 위해, 먼저 각각을 정의해 보겠습니다:

• 인공지능 (AI): AI는 인간의 사고를 모방하고 정보를 처리하도록 설계된 모든 소프트웨어나 프로세스를 말합니다. AI에는 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 자율 주행 차량, 로봇공학, 그리고 마지막으로 머신 러닝과 같은 다양한 기술과 분야가 포함됩니다. AI는 기기가 정보를 학습하고 식별하여 문제를 해결하고 통찰력을 추출할 수 있게 합니다. 
• 머신 러닝 (ML): 머신 러닝은 AI의 하위 집합이며, 인간의 간섭 없이 데이터셋에 제공된 정보를 기기가 학습하도록 가르치는 기술입니다. 머신 러닝 알고리즘은 시간이 지남에 따라 데이터로부터 학습하여 전체 머신 러닝 모델의 정확도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 다른 관점에서 보면, 머신 러닝은 AI가 AI 기능을 수행할 때 거치는 과정입니다. 

인공지능의 주요 측면

수년 동안 인공지능에 대한 많은 정의가 등장했으며, 이는 AI가 다소 복잡하거나 혼란스럽게 느껴질 수 있는 이유 중 하나입니다. 하지만 가장 단순한 형태로, AI는 효과적인 문제 해결을 달성하기 위해 컴퓨터 과학과 강력한 데이터셋을 결합하는 분야입니다. 오늘날의 인공지능 분야에는 머신 러닝과 딥 러닝과 같은 하위 분야가 포함되어 있으며, 이들은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 분류를 수행하는 AI 알고리즘을 수반합니다. AI는 때로 약한 AI나 강한 AI와 같은 다양한 유형으로 구분됩니다. 약한 AI(협의 AI 또는 인공 협의 지능(ANI)이라고도 함)는 특정 작업을 수행하도록 훈련된 AI입니다. 이는 우리 일상 생활에서 가장 명백한 형태의 AI로, Apple의 Siri나 자율 주행 차량과 같은 애플리케이션을 가능하게 합니다. 강한 AI는 인공 일반 지능(AGI)과 인공 초지능(ASI)으로 구성됩니다. AGI는 현재로서는 이론적일 뿐이며, 인간과 동등한 지능을 가진 기기를 의미합니다. AGI는 자아 인식을 하고 매우 복잡한 문제를 해결하며, 학습하고 미래를 계획할 수 있을 것입니다. 더 나아가, ASI는 인간의 지능과 능력을 초월할 것입니다. AI를 이해하는 한 가지 방법은 다음과 같은 다양한 응용 분야를 살펴보는 것입니다:

• 음성 인식: AI는 많은 음성 인식 기술의 핵심입니다. 컴퓨터 음성 인식 또는 음성-텍스트 변환이라고도 하며, 인간의 음성을 서면 형식으로 번역하기 위해 NLP에 의존합니다. 
• 컴퓨터 비전: AI는 컴퓨터가 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 정보를 추출할 수 있게 합니다. 컴퓨터 비전은 사진 태깅, 의료 영상, 자율 주행 자동차 등에 사용됩니다. 
• 고객 서비스: AI는 고객 서비스 산업 전반에 걸쳐 챗봇을 구동하여 기업과 고객 간의 관계를 변화시키고 있습니다. 
• 사기 탐지: 금융 기관은 AI를 사용하여 의심스러운 거래를 발견합니다. 

머신 러닝의 주요 측면

머신 러닝 알고리즘은 예측을 하기 위해 구조화된 데이터에 의존합니다. 구조화된 데이터는 레이블이 지정되고, 조직화되고, 특정 기능으로 정의된 데이터입니다. 머신 러닝은 일반적으로 이 데이터가 사전 처리되고 조직화되어야 하며, 그렇지 않으면 AI의 또 다른 하위 분야인 딥 러닝 알고리즘이 이를 대체하게 됩니다. 머신 러닝이라는 더 큰 개념을 살펴보면, 이는 모든 규모의 비즈니스에 매우 가치 있는 도구임이 금방 분명해집니다. 이는 주로 조직이 이용할 수 있는 방대한 양의 데이터 덕분입니다. 머신 러닝 모델은 데이터를 처리하고 모든 수준에서 비즈니스 의사 결정을 개선하는 패턴을 식별하며, 이러한 모델은 스스로 업데이트하고 매번 분석 정확도를 향상시킵니다. 머신 러닝은 각각 다른 방식으로 작동하는 몇 가지 다른 기술로 구성됩니다:

• 지도 학습: 레이블이 지정된 데이터가 알고리즘을 “감독”하고 데이터를 분류하고 결과를 예측하도록 훈련시킵니다. 
• 비지도 학습: 레이블이 없는 데이터를 사용하는 머신 러닝 기술입니다. 비지도 학습 모델은 인간의 개입 없이 데이터를 분석하고 패턴을 발견할 수 있습니다. 
• 강화 학습: 이 기술은 모델이 일련의 결정을 내리도록 훈련시키며, 보상/처벌 시스템을 기반으로 합니다. 

AI/ML 기술 세트의 차이

이제 우리가 인공지능과 머신 러닝이라는 두 개념을 분리했으니, 아마 각각 다른 기술 세트가 필요하다는 것을 짐작했을 것입니다. AI나 ML에 관여하려는 개인에게는 각각에 필요한 것이 무엇인지 인식하는 것이 중요합니다. AI의 경우 기술 세트는 기술적이라기보다 이론적인 경향이 있는 반면, 머신 러닝은 매우 기술적인 전문 지식을 요구합니다. 그렇지만, 두 가지 사이에는 일부 교차점이 있습니다. 먼저 인공지능에 필요한 최상위 기술을 살펴보겠습니다:

• 데이터 과학: 데이터를 사용하여 통찰력을 도출하는 데 중점을 둔 다학제적 분야인 데이터 과학 기술은 AI에 매우 중요합니다. 이는 프로그래밍부터 수학에 이르기까지 모든 것을 포함할 수 있으며, 데이터 과학자가 통계적 모델링 및 데이터 시각화와 같은 기술을 사용하는 데 도움이 됩니다. 
• 로봇공학: AI는 로봇에 컴퓨터 비전을 제공하여 주변 환경을 탐색하고 감지하도록 돕습니다. 
• 윤리: AI에 관여하는 모든 사람은 그러한 기술의 모든 윤리적 함의에 정통해야 합니다. 윤리는 AI 시스템 배치와 관련된 주요 우려 사항 중 하나입니다. 
• 도메인 지식: 도메인 지식을 갖추면 해당 산업을 더 잘 이해하게 될 것입니다. 또한 특정 도전 과제와 위험을 해결하기 위한 혁신적인 기술을 개발하는 데 도움이 되어 비즈니스를 더 잘 지원할 수 있습니다. 
• 머신 러닝: AI를 진정으로 이해하고 최선의 방법으로 적용하려면 머신 러닝에 대한 확실한 이해가 있어야 합니다. 머신 러닝 개발의 모든 기술적 측면을 알 필요는 없을지라도, 그 기본적인 측면은 알아야 합니다. 

머신 러닝을 살펴보면, 기술은 훨씬 더 기술적인 경향이 있습니다. 그렇지만, AI나 ML에 관여하려는 사람은 가능한 한 많은 다음 기술들을 아는 것이 도움이 될 것입니다:

• 프로그래밍: 모든 머신 러닝 전문가는 Java, R, Python, C++, Javascript와 같은 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 
• 수학: ML 전문가는 알고리즘과 응용 수학을 광범위하게 다루기 때문에 강력한 분석 및 문제 해결 능력과 수학적 지식을 갖추어야 합니다. 
• 신경망 아키텍처: 신경망은 머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝의 기초입니다. ML 전문가는 이러한 신경망과 이를 다양한 분야에 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 깊은 이해를 가지고 있습니다. 
• 빅 데이터: 머신 러닝의 주요 부분은 빅 데이터로, 이러한 모델은 방대한 데이터셋을 분석하여 패턴을 식별하고 예측을 합니다. 빅 데이터는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 추출, 관리 및 분석하는 것을 의미합니다. 
• 분산 컴퓨팅: 컴퓨터 과학의 한 분야인 분산 컴퓨팅은 머신 러닝의 또 다른 주요 부분입니다. 이는 구성 요소가 다양한 네트워크로 연결된 컴퓨터에 위치하여 통신을 교환하여 작업을 조정하는 분산 시스템을 의미합니다.

이는 해당 분야에 관여하려는 사람이 습득해야 할 AI 및 ML 기술 중 일부에 불과합니다. 그렇지만, 모든 비즈니스 리더는 이러한 기술을 배우는 것이 크게 도움이 될 것입니다. 왜냐하면 이는 그들이 자신의 AI 프로젝트를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것이기 때문입니다. 그리고 모든 AI 프로젝트의 성공을 위한 주요 열쇠 중 하나는 진행 중인 일을 이해하는 유능한 리더 팀입니다.   이러한 AI 또는 ML 기술 중 일부를 습득하는 방법에 대해 더 알고 싶다면, 최고의 데이터 과학 및 머신 러닝 인증서 목록을 확인해 보세요.