AI(인공 지능)와 ML(기계 학습) 비교
이 개요를 통해 AI와 기계 학습의 차이점을 알아보세요.
AI와 기계 학습의 차이점
AI와 기계 학습은 매우 밀접하게 관련되고 연결되어 있습니다. 이 관계로 인해 AI와 기계 학습을 살펴볼 때 서로 밀접하게 관련된 것을 볼 수 있습니다.
AI(인공 지능)란?
AI는 학습 및 문제 해결 같은 사람의 인식 기능을 모방하는 컴퓨터 시스템의 기능입니다. AI를 통해 컴퓨터 시스템은 수학 및 논리를 사용하여 사람이 새 정보를 학습하고 결정을 내리는 데 사용하는 추론을 시뮬레이션합니다.
AI와 기계 학습이 똑같은 것일까요?
AI와 기계 학습은 매우 밀접하게 연결되어 있지만 동일하지는 않습니다. 기계 학습은 AI의 하위 집합으로 간주합니다.
기계 학습은 무엇인가요?
기계 학습은 AI의 애플리케이션입니다. 기계 학습은 데이터의 수학적 모델을 사용하는 프로세스로써 직접 명령 없이 컴퓨터가 학습하도록 지원합니다. 이를 통해 컴퓨터 시스템은 경험을 통해 스스로 학습하고 개선할 수 있습니다.
인간의 추론 과정을 모방하도록 컴퓨터를 학습시키는 한 가지 방법은 인간 두뇌를 따라 모델링된 일련의 알고리즘인 신경망을 사용하는 것입니다. 신경망을 사용하면 컴퓨터 시스템에서 딥 러닝을 통해 AI를 달성할 수 있습니다. 이와 같이 긴밀하게 연결되어 있기 때문에 AI와 기계 학습의 개념을 살펴볼 때 AI와 기계 학습이 함께 작동하는 방식을 살펴보아야 합니다.
AI와 기계 학습은 어떻게 연결되나요?
“인텔리전트” 컴퓨터는 AI를 사용하여 사람처럼 생각하고 자체적으로 작업을 수행합니다. 기계 학습은 컴퓨터 시스템에서 인텔리전스를 개발하는 방법입니다.
AI와 기계 학습이 함께 작동하는 방식
AI와 기계 학습의 차이점을 살펴볼 때 둘 사이의 긴밀한 관계를 통해 둘이 어떻게 상호 작용하는지 살펴보는 것이 좋습니다. AI와 기계 학습은 다음과 같은 방식으로 함께 작동합니다.
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1단계
AI 시스템은 기계 학습 및 기타 기술을 사용하여 빌드됩니다.
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2단계
기계 학습 모델은 데이터의 패턴을 조사하여 만듭니다.
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3단계
데이터 과학자는 데이터의 패턴을 기반으로 기계 학습 모델을 최적화합니다.
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4단계
이 프로세스는 반복되며 완료해야 하는 작업과 비교하여 모델의 정확도가 충분히 높아질 때까지 구체화됩니다.
AI 및 기계 학습의 기능
거의 모든 산업의 기업은 AI와 기계 학습을 연결하여 새로운 기회를 발견하고 있습니다. 다음은 기업이 프로세스와 제품을 혁신하는 데 많은 도움이 되는 몇 가지 기능입니다.
예측 분석
이 기능을 통해 기업은 데이터에서 인과 관계를 발견하여 추세 및 동작 패턴을 예측할 수 있습니다.
추천 엔진
추천 엔진을 보유한 기업은 데이터 분석을 사용하여 사용자가 관심을 가질 만한 제품을 추천합니다.
음성 인식 및 자연어 이해
음성 인식은 컴퓨터 시스템에서 음성 언어의 단어를 식별할 수 있게 해주고, 자연어 이해는 필기 언어 또는 음성 언어의 의미를 인식할 수 있습니다.
이미지 및 비디오 처리
이러한 기능을 통해 이미지 및 비디오 속의 얼굴, 개체 및 동작을 인식하고 비주얼 검색 같은 기능을 구현할 수 있습니다.
감정 분석
컴퓨터 시스템은 감정 분석을 사용하여 텍스트에 나타나는 긍정적, 중립적 및 부정적 태도를 식별하고 분류합니다.
AI 및 기계 학습의 이점
AI와 기계 학습을 연결하면 거의 모든 산업의 기업에게 강력한 혜택을 제공할 수 있으며, 새로운 가능성이 지속적으로 열립니다. 다음은 기업에서 이미 목격한 몇 가지 주요 이점입니다.
추가 데이터 입력 소스
AI 및 기계 학습을 사용하는 기업은 광범위한 정형 및 비정형 데이터 원본에서 소중한 인사이트를 발견할 수 있습니다.
보다 정확하게 빠른 의사 결정
기업에서 기계 학습을 사용하여 데이터 무결성을 개선하고 AI를 사용하여 사람의 오류를 줄입니다. 더 좋은 데이터를 기반으로 보다 나은 결정을 내릴 수 있는 조합입니다.
운영 효율성 증대
AI 및 기계 학습을 사용하는 기업은 프로세스를 자동화하여 효율성을 높이고, 이를 통해 비용을 절감하고 시간과 리소스를 절약하여 다른 중요한 작업에 투입할 수 있습니다.
Azure AI 및 기계 학습 애플리케이션
여러 산업의 기업에서 AI와 기계 학습 간의 연결을 활용하는 애플리케이션을 만들고 있습니다. 다음은 AI 및 기계 학습으로 기업의 프로세스 및 제품을 혁신하는 몇 가지 방법입니다.
소매
소매업체는 AI 및 기계 학습을 사용하여 인벤토리를 최적화하고, 추천 엔진을 만들고, 시각적 검색을 통해 사용자 환경을 개선합니다.
의료
의료 조직은 향상된 암 진단 및 게놈 연구를 위한 예측 분석에 사용되는 이미지 처리 같은 애플리케이션에 사용할 목적으로 AI 및 기계 학습을 도입합니다.
은행 및 금융
금융의 관점에서 AI 및 기계 학습은 사기 감지, 위험 예측, 선제적 금융 조언을 제공하는 등의 목적에 유용한 도구입니다.
판매 및 마케팅
판매 및 마케팅 팀은 맞춤형 제품, 캠페인 최적화, 판매 예측, 감정 분석, 고객 이탈 예측에 AI 및 기계 학습을 사용합니다.
사이버 보안
AI 및 기계 학습은 사이버 보안을 위한 강력한 무기로, 조직에서 변칙을 감지하여 자신과 고객을 보호할 수 있도록 지원합니다.
고객 서비스
다양한 분야의 기업에서 챗봇 및 인식 검색을 사용하여 질문에 대답하고, 고객 의도를 측정하고, 가상 지원을 제공합니다.
운송
AI 및 기계 학습은 회사에서 경로 효율성을 높이고 교통 예측과 같은 목적으로 예측 분석을 사용하는 등 운송 애플리케이션에서 유용하게 사용됩니다.
제조
제조 회사는 예측 유지 관리에 AI 및 기계 학습을 사용하여 이전보다 훨씬 효율적으로 작업을 수행합니다.
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