기술 혁신 영역에서는 기계 학습(ML)과 인공 지능(AI)이라는 두 가지 용어가 종종 혼합되거나 때로는 같은 의미로 사용되기도 합니다. 이러한 개념은 의심할 여지 없이 서로 연관되어 있고 서로 연결되어 있지만 기술과 컴퓨터 과학의 더 넓은 환경 내에서 서로 다른 측면을 나타냅니다.
머신러닝 정의
머신러닝의 핵심은 인공 지능의 하위 집합입니다. 여기에는 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 특정 작업의 성능을 향상시킬 수 있는 시스템과 알고리즘이 포함됩니다. 본질적으로 ML 알고리즘은 패턴과 통계 방법을 활용하여 기계가 기능을 점진적으로 향상시킬 수 있도록 합니다.
머신러닝에는 세 가지 기본 유형이 있습니다.
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지도 학습: 여기에는 알고리즘이 입력-출력 쌍에서 학습하고 새로운 입력이 제공될 때 결과를 예측하는 레이블이 지정된 데이터에 대한 모델 교육이 포함됩니다.
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비지도 학습: 이 시나리오에서 모델은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 출력에 대한 구체적인 지침 없이 데이터 세트 내에서 패턴이나 구조를 찾으려고 시도합니다.
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강화 학습: 이 유형에는 환경과의 상호 작용을 통해 시행착오를 통해 학습하는 알고리즘이 포함됩니다. 시스템은 자신의 행동에 따라 보상이나 처벌의 형태로 피드백을 받습니다.
인공지능의 이해
반면 인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계나 시스템을 포괄하는 더 넓은 개념을 나타냅니다. AI는 학습, 추론, 문제 해결, 지각, 언어 이해 등 인간의 지능 프로세스를 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다.
AI는 머신러닝을 포함한 다양한 기술을 포괄하지만 그 이상으로 확장됩니다. 예를 들어 AI에는 특정 영역에서 인간 전문가의 의사 결정 능력을 모방하는 규칙 기반 시스템인 전문가 시스템이 포함됩니다.
주요 차이점
기계 학습은 AI의 중요한 구성 요소이지만 그 차이는 범위와 적용에 있습니다.
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범위: 머신러닝은 AI의 하위 집합으로 특히 기계가 데이터에서 학습할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다. 반면 AI는 단순히 데이터를 통해 학습하는 것 이상으로 광범위한 기술과 방법론을 포괄합니다.
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응용: 머신러닝 알고리즘은 이미지 인식부터 자연어 처리, 추천 시스템까지 다양한 작업에 적용됩니다. 그러나 AI는 전문가 시스템, 로봇 공학 및 인간 지능을 시뮬레이션하는 기타 영역과 함께 이러한 애플리케이션을 포괄합니다.
