인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 개념과 차이점

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 개념과 차이점

 

인공 지능과 머신 러닝은 모두 산업과 일상 생활의 미래를 형성하는 강력한 기술입니다. AI는 기계를 지능적으로 만드는 것을 목표로 하는 더 넓은 개념인 반면, 머신러닝은 기계가 데이터로부터 학습하도록 가르치는 데 초점을 맞춘 AI 내의 보다 구체적인 접근 방식입니다. AI의 세계를 탐구하려는 모든 사람에게는 이 두 기술의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 함께 사용되는 경우가 많지만 의미가 다른 용어입니다. AI는 기계를 스마트하게 만드는 것과 관련된 광범위한 분야인 반면, ML은 기계가 데이터에서 학습하도록 하여 이를 달성하는 구체적인 방법입니다. 이 두 용어는 서로 관련되어 있지만 동일하지 않으므로 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 이 블로그 게시물에서는 AI와 ML이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 세상을 어떻게 변화시키고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

인공지능(AI)의 개념 이해

인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능을 모방할 수 있는 기계나 소프트웨어를 만드는 개념입니다. 이는 기계가 언어 이해, 물체 인식, 의사 결정과 같이 일반적으로 인간의 사고가 필요한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. AI의 목표는 인간의 개입 없이 이러한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만들어 어떤 의미에서는 "지능형"으로 만드는 것입니다. AI는 가상 비서를 통해 날씨를 확인하는 등 일상적인 작업을 돕는 것부터 기업이 대량의 데이터로 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것까지 다양한 용도로 사용됩니다.AI에는 두 가지 유형이 있습니다. 첫번째는 Narrow AI 이빈다. 이는 한 가지 일을 아주 잘 수행하도록 설계된 AI입니다. 예를 들어 음성 명령에 응답하는 데 능숙한 Siri 또는 Alexa와 같은 가상 비서나 이전에 시청한 영화를 기반으로 영화를 제안하는 Netflix와 같은 추천 시스템이 있습니다. 그러나 Narrow AI는 특정 업무 외에는 생각하거나 배울 수 없습니다. 두번째는 General AI입니다. 이는 어떤 상황에서도 인간처럼 생각하고 학습할 수 있는 종류의 AI입니다. Narrow AI는 이미 우리 일상생활의 일부이지만 General AI는 여전히 연구자들이 알아내려고 노력하는 개념으로 남아 있습니다. AI는 인간의 생각을 시뮬레이션할 수 있는 시스템을 만드는 것이며 이를 위해 다양한 기술을 사용합니다. 일부 시스템은 복잡한 알고리즘을 사용하고 다른 시스템은 규칙을 따르며 일부 시스템은 경험을 통해 배우려고 노력합니다. 그러나 모든 AI 시스템이 데이터로부터 학습할 필요는 없습니다. 여기서 머신러닝이 등장합니다.

머신러닝(ML)의 개념 이해

머신러닝(ML)은 기계가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 특별한 유형의 AI입니다. 컴퓨터에게 문제 해결 방법을 정확하게 알려주는 대신, 우리는 컴퓨터에 많은 데이터를 제공하고, 기계는 해당 데이터의 패턴을 인식하여 문제 해결 방법을 알아냅니다. 기계가 처리하는 데이터가 많을수록 문제 해결 능력이 향상됩니다. 그것은 우리 인간이 배우는 방식과 같습니다. 더 많은 경험을 쌓을수록 향상됩니다. 기계 학습에는 세 가지 주요 유형이 있습니다. 첫번째는 지도 학습입니다. 지도 학습에서는 기계가 레이블이 지정된 데이터로부터 학습합니다. 예를 들어, 컴퓨터가 고양이 사진을 인식하도록 하려면 "고양이" 또는 "고양이 아님"이라는 라벨이 붙은 수천 장의 사진을 컴퓨터에 제공합니다. 기계는 이 데이터를 통해 학습하고 새로운 사진에서 고양이를 더 잘 인식합니다. 두번째는 비지도 학습입니다. 여기서는 기계에 라벨이 지정되지 않은 데이터가 제공되며 스스로 패턴을 찾아야 합니다. 예를 들어, 고객 데이터를 살펴보고 유사한 구매 습관을 가진 사람들을 그룹화할 수 있습니다. 이러한 그룹을 정의하기 위한 레이블이 제공되지 않더라도 마찬가지입니다. 세번째는 강화 학습입니다. 이러한 유형의 학습에서는 시스템이 시행착오를 통해 학습됩니다. 다양한 행동을 시도하고 피드백(보상 또는 처벌)을 통해 학습합니다. 이는 게임, 로봇 공학 및 기계가 실수로부터 학습하여 성능을 향상시킬 수 있는 기타 영역에서 자주 사용됩니다. 머신러닝은 명시적으로 재프로그래밍할 필요 없이 시스템을 자동으로 개선할 수 있기 때문에 매우 유용합니다. 스마트 스피커의 음성 인식부터 과거 추세를 바탕으로 주가를 예측하는 것까지 모든 분야에서 활용됩니다.이것이 바로 맞춤형 광고, 제품 추천, 심지어 스트리밍 플랫폼에 대한 제안까지 볼 수 있는 이유입니다.

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 주요 차이점

머신러닝은 AI의 일부이지만 AI는 다양한 접근 방식을 갖춘 훨씬 더 큰 개념입니다. AI와 ML의 차이점을 살펴보겠습니다. AI는 ML보다 더 광범위합니다: AI는 기계를 스마트하게 만드는 다양한 기술을 포함하는 광범위한 용어입니다. 일부 AI 시스템은 규칙 기반이므로 특정 지침에 따라 결정을 내리는 반면, 다른 AI 시스템은 데이터에 의존하는 기계 학습을 사용합니다. 예를 들어, 규칙 기반 AI 시스템은 비가 오면 우산을 가져와야 한다고 결정할 수 있습니다. 반면, 머신러닝 시스템은 데이터와 날씨 패턴을 분석하여 우산을 가져와야 할지 말지 제안합니다. 첫번째 차이점으로 작업 완료 방법에 대해 알아보겠습니다. 기존 AI 시스템은 사전 프로그래밍된 규칙을 사용하여 결정을 내립니다. 이러한 시스템은 특정 작업을 수행하는 데 능숙하지만 새로운 상황이 발생할 때 적응할 수 없습니다. 대조적으로, 머신러닝 시스템은 특정 규칙을 따르지 않습니다. 대신, 그들은 주어진 데이터로부터 배우고 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 예를 들어 이메일의 스팸 필터는 기존 AI 규칙을 사용하여 특정 유형의 메시지를 차단할 수 있습니다. 그러나 기계 학습 기반 스팸 필터는 사용자가 스팸으로 표시한 내용을 학습하여 향후 유사한 메시지를 더 잘 인식할 수 있습니다. 두번째로 적응성의 차이입니다. 기계 학습은 시간이 지남에 따라 적응하고 개선되는 것입니다. 머신러닝 시스템에 더 많은 데이터를 제공할수록 시스템의 정확도가 높아집니다. 이것이 바로 소셜 미디어, 온라인 쇼핑, 스트리밍 서비스 등 대량의 데이터를 사용할 수 있는 분야에서 머신러닝이 인기를 끄는 이유입니다. 반면에 AI는 데이터가 많지 않은 영역에서 작동할 수 있지만 특별히 설계되지 않는 한 동일한 방식으로 적응하거나 학습할 수 없습니다. 간단히 말해서, AI가 생각하고 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 두는 반면, 기계 학습은 기계가 데이터를 학습하고 개선할 수 있도록 하는 것입니다. AI와 ML의 더 많은 발전이 계속 진행됨에 따라 둘 다 기술의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것이라는 점은 분명합니다. 기계 학습의 적응 능력과 복잡한 작업을 처리할 수 있는 AI의 잠재력은 의료, 금융, 교육 등의 분야에서 새로운 혁신과 솔루션으로 이어질 것입니다. 기술에 열광하는 사람이든 비즈니스 리더이든, 각각의 장점을 아는 것은 끊임없이 변화하는 현대 기술 환경에서 앞서 나가는 데 도움이 될 것입니다.