AI 와 ML 에 대한 간략한 설명

AI와 ML은 서로 밀접한 관계를 가지면서도 차이점이 존재하는 개념입니다. 이를 이해하기 위해 각각의 개념과 그 관계를 간단히 설명하겠습니다.

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1.  AI (Artificial Intelligence, 인공지능)

• 정의: AI는 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결, 의사결정 등을 수행할 수 있는 시스템이나 기술을 의미합니다.
• 목표: 인간의 지능적인 행동을 컴퓨터를 통해 재현하거나 능가하는 것입니다.
• 특징: AI는 로봇공학, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 게임 플레이 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

예시:

• 스마트 스피커 (예: Google Home, Siri)
• 자동 번역 (Google 번역)
• 자율주행 자동차

GPT가 만들어준 이미지

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2.  ML (Machine Learning, 기계 학습)

• 정의: ML은 AI의 하위 분야로, 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하여 성능을 향상시키는 방법입니다.
• 원리: 사람이 직접 명령어를 작성하지 않고, 데이터와 통계적 알고리즘을 통해 컴퓨터가 패턴을 찾아 학습합니다.
• 종류:
  • 지도 학습 (Supervised Learning): 입력과 출력 데이터가 제공되어 학습
  • 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 데이터의 구조를 스스로 학습
  • 강화 학습 (Reinforcement Learning): 보상을 통해 최적의 행동을 학습

예시:

• 스팸 메일 필터링
• 온라인 쇼핑 추천 시스템
• 얼굴 인식 기술

GPT가 만들어준 ML을 대표하는 이미지

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AI와 ML의 관계

• AI는 넓은 개념이고, 그 안에 ML이 포함되어 있습니다. 즉, ML은 AI를 구현하는 하나의 방법입니다.
• AI가 인공지능 시스템을 전체적으로 포괄한다면, ML은 데이터를 바탕으로 지능을 학습하는 특정 기술입니다.

비유하자면:

• AI는 "자동차"와 같고,
• ML은 "자동차의 엔진" 역할을 합니다.
  즉, ML을 통해 AI 시스템이 실제로 학습하고 똑똑해지는 것입니다.

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정리

• AI: 인간의 지능을 모방한 기술 전반을 의미합니다.
• ML: AI의 하위 분야로, 데이터를 기반으로 패턴을 학습하는 기술입니다.
• 관계: ML은 AI를 구현하기 위한 핵심 기술 중 하나입니다.

최근 딥러닝 (Deep Learning) 기술이 ML의 일종으로 발전하면서 AI와 ML의 경계가 더욱 흐릿해지고 있으며, AI 트렌드는 ML을 기반으로 더욱 빠르게 성장하고 있습니다.