AI vs 머신러닝 vs 딥러닝

Jun 16, 2023

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)은 최근 몇 년간 기술계를 휩쓴 세 가지 유행어입니다. 종종 같은 의미로 사용되지만 이러한 용어는 동의어가 아닙니다. 이 블로그에서는 AI, ML, DL의 차이점을 살펴보고 각각이 어떻게 사용되는지에 대한 실제 예를 제공합니다.인공 지능이란 무엇입니까? 인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능을 시뮬레이션하는 기계의 능력을 설명하는 데 사용되는 광범위한 용어입니다. 즉, AI는 문제 해결, 추론, 학습 등 일반적으로 인간과 유사한 지능이 필요한 작업을 기계가 수행할 수 있도록 하는 알고리즘의 개발을 의미합니다. AI는 작업을 수행할 수 있는 모든 기계나 시스템을 포괄하는 광범위한 분야입니다. 추론, 문제 해결, 학습과 같이 일반적으로 인간의 지능이 필요한 분야입니다. AI는 두 가지 범주로 더 분류될 수 있습니다.1. 좁거나 약한 AI : 음성 인식이나 이미지 분류와 같은 특정 작업을 수행하도록 설계된 시스템입니다. 이러한 시스템은 특정 데이터 세트에 대해 훈련되었으며 설계된 작업만 수행할 수 있습니다.2. 일반 AI 또는 강력한 AI : 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 시스템입니다. 이러한 유형의 AI는 아직 존재하지 않으며 지속적인 연구 주제입니다. AI는 의료 기록을 분석하고 질병을 진단하는 데 사용할 수 있는 의료 산업, 자동차 산업 등 수많은 실제 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 자율주행차 개발에 활용될 수 있는 곳.머신러닝이란 무엇인가요? 머신러닝은 기계가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 개발과 관련된 AI의 하위 집합입니다. 즉, ML에는 데이터의 패턴을 인식하도록 기계를 훈련시킨 다음 해당 패턴을 사용하여 새로운 데이터에 대해 예측하는 작업이 포함됩니다. ML은 기계가 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 개발과 관련된 AI의 하위 집합입니다. ML 알고리즘은 새로운 데이터를 학습하여 시간이 지남에 따라 성능을 향상하도록 설계되었습니다. ML은 세 가지 범주로 더 분류될 수 있습니다.1. 지도 학습:여기에는 보이지 않는 새로운 데이터를 예측하기 위해 올바른 출력이 알려진 레이블이 지정된 데이터 세트에서 ML 모델을 교육하는 작업이 포함됩니다.2. 비지도 학습:여기에는 데이터의 패턴과 관계를 발견하기 위해 올바른 출력이 알려지지 않은 레이블이 없는 데이터 세트에서 ML 모델을 훈련하는 것이 포함됩니다.3. 강화 학습:여기에는 보상이나 처벌의 형태로 피드백을 받아 시행착오를 통해 학습하도록 ML 모델을 훈련하는 것이 포함됩니다. ML은 금융 산업과 같이 사기를 탐지하는 데 사용할 수 있는 수많은 실제 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 마케팅 산업에서는 광고를 개인화하는 데 사용될 수 있습니다.딥러닝이란 무엇인가요? 딥러닝은 신경망 개발과 관련된 ML의 하위 집합입니다. 신경망은 여러 층의 상호 연결된 노드로 인간 두뇌의 구조를 모방하도록 설계된 알고리즘입니다. 딥 러닝에는 대량의 데이터에 대해 이러한 신경망을 훈련시켜 복잡한 패턴을 학습하고 정확한 예측을 할 수 있게 해줍니다. 딥 러닝은 데이터가 매우 복잡하고 기존 기계 학습 알고리즘을 사용하여 분석하기 어려운 이미지 및 음성 인식과 같은 영역에서 특히 유용합니다. DL 알고리즘은 여러 계층의 상호 연결된 노드를 사용하여 인간 두뇌가 작동하는 방식을 시뮬레이션하도록 설계되었습니다. 데이터로부터 배웁니다. DL은 특히 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리와 같은 작업에 매우 적합합니다. DL은 인간 플레이어를 제압하는 등 이전에는 기계가 불가능하다고 생각했던 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템 개발에 중요한 역할을 했습니다. 바둑이나 체스 같은 게임이나 인간에 가까운 수준의 정확도로 이미지 속 개체를 식별합니다. 결론적으로 AI, ML, DL은 서로 관련되어 있지만 우리가 살고 일하는 방식을 변화시키는 별개의 기술입니다. AI는 인간 지능을 시뮬레이션할 수 있는 모든 기계를 포괄하는 가장 광범위한 용어인 반면, ML은 기계가 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 개발과 관련된 AI의 하위 집합입니다. DL은 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 정확한 예측을 수행하는 ML의 하위 집합입니다. 이러한 기술 간의 차이점을 이해함으로써 우리는 실제 응용 프로그램과 사회에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다. 데이터 과학 기술 인터뷰 질문은 이 광범위한 주제에 대해 더 많이 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 딥 러닝에는 자율주행차를 개발하는 데 사용할 수 있는 자동차 산업, 딥러닝이 활용되는 의료 산업 등 수많은 실제 응용 프로그램이 있습니다. 의료영상 분석에 활용될 수 있습니다.