기계 학습 및 인공 지능(AI)은 기술 산업에서 지난 몇 년 동안 많이 논의된 용어입니다. 그러나 많은 사람들이 묻는 질문은 이 용어가 정확히 무엇을 의미합니까? 그들은 특히 더 높은 가격에 무언가를 판매하려는 마케팅 부서에서 종종 혼란스럽고 잘못 상호 교환적으로 사용됩니다. 실제로 기계 학습과 AI는 완전히 다른 두 가지이며 컴퓨터가 할 수 있는 작업과 컴퓨터가 우리와 상호 작용하는 방식에 대해 매우 다른 의미를 갖습니다. 이 초보자 가이드에서는 이러한 용어의 의미와 주요 차이점에 대해 설명합니다.
기계 학습 – 본질 및 사용
기계 학습은 알고리즘과 데이터의 사용에 중점을 둔 컴퓨터 과학 및 인공 지능의 한 분야입니다. 인간이 학습하는 방식을 모방하고 정확성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 오늘날 기계 학습은 이미 여러 분야와 산업에서 사용되고 있습니다. 가장 일반적인 용도 중 하나는 이미지 인식입니다. 이 메커니즘은 이미지 내의 개체를 식별하고 특정 범주로 분류하는 데 사용됩니다. 기계 학습을 사용하여 이미지에서 얼굴을 인식할 수도 있습니다. 좋은 예는 Facebook 또는 기타 소셜 미디어 플랫폼에서 친구를 태그하기 위한 자동 제안입니다. Facebook은 얼굴 인식 및 이미지 인식을 사용하여 데이터베이스에 일치하는 사람의 얼굴을 자동으로 찾고 해당 얼굴에 태그를 지정하도록 제안합니다.
Data Robot의 기계 학습 덕분에 회사는 다음을 제공합니다. 온라인 카지노 게임 마케팅할 플레이어와 그들에게 가장 적합한 제안을 식별할 수 있습니다. 기계 학습의 또 다른 중요한 응용 프로그램은 가상 개인 비서입니다. 이름에서 알 수 있듯이 이 가상 비서들은 사람들이 문자나 음성을 통해 요청했을 때 유용한 정보를 찾도록 도와줍니다. 여기에서 기계 학습의 주요 응용 프로그램 중 일부는 음성 인식, 음성-텍스트 변환, 텍스트-음성 변환 및 자연어 처리입니다. Google Neural Machine Translation도 언급해야 합니다. 수천 개의 언어로 작동하고 자연어 처리를 사용하여 모든 문장이나 단어의 가장 정확한 번역을 제공하는 기계 학습입니다.
기계 학습의 또 다른 응용 분야는 의료 분야입니다. 더 정확히 말하면 다양한 질병을 진단하는 데 도움이 되는 기술과 도구에 사용됩니다. 전문가들은 이를 임상 매개변수 분석 및 예후를 위한 조합(예: 질병 진행 예측, 치료 계획, 환자 모니터링)에 사용합니다. 이들은 기계 학습 방법의 성공적인 구현 중 일부입니다. 그들은 의료 부문에서 컴퓨터 기반 시스템의 통합을 도울 수 있습니다.
인공 지능(AI) – 정의
인공 지능(AI)은 계획, 학습, 생성 등 인간 고유의 능력을 보여주는 기계의 능력으로 정의할 수 있습니다. 우리는 기술 시스템이 환경을 모니터링하고, 데이터를 수신하고, 처리하고, 수행할 때 인공 지능에 대해 이야기합니다. 특정 목표 달성과 관련된 행동. 인공 지능 시스템은 이전 작업의 결과를 분석하고 자율적으로 작동하여 어느 정도 행동을 조정할 수 있습니다. 예측에 따르면 AI는 사회의 완전한 디지털 변혁을 비롯한 주요 변화를 가져올 것입니다.
인공 지능에는 두 가지 형태가 있습니다. 소프트웨어 and 물리적 형태. 소프트웨어에서 AI의 예로는 가상 비서, 온라인 검색 엔진, 음성 및 얼굴 인식 시스템, 이미지 인식 시스템이 있습니다. 물리적 형태를 가진 인공지능은 로봇, 자율주행차, 드론이 될 수 있다. AI는 이미 우리가 매일 사용하는 많은 애플리케이션의 핵심입니다. 사람들이 찾고 있거나 과거에 구매한 것을 기반으로 개인화된 구매 제안을 제공하는 데 널리 사용됩니다.
전자 상거래에서 인공 지능은 제품 및 배송을 최적화하고 필요한 재고를 계획하는 데 도움이 되기 때문에 매우 중요합니다. AI의 또 다른 응용 분야는 기계 번역입니다. 언어 번역 소프트웨어는 인공 지능을 사용하여 번역을 수행하고 개선합니다. 유사한 기술이 영화 자막을 자동으로 생성하는 데 사용됩니다.
AI와 기계 학습의 차이점
많은 사람들이 기계 학습과 인공 지능이 기본적으로 동일하다고 생각하지만 이는 사실이 아닙니다. 인공 지능은 인간의 인지를 모방하고 다양한 복잡한 작업을 수행할 수 있는 소프트웨어입니다. 한편, AI의 하위 분야인 기계 학습이 있습니다. 다양한 작업을 수행하기 위해 데이터에 대해 훈련된 특정 알고리즘을 사용합니다.
지난 몇 년 동안 정보 기술, 특히 인공 지능은 우리가 사는 방식을 근본적으로 바꿔 놓았습니다. 그리고 언론에서는 종종 위험과 기대에 대한 과장된 사실을 다루지만, 한 가지 확실한 것은 미래에는 반드시 인공 지능과 공존해야 한다는 것입니다. 그것이 좋은 것인지 여부 – 우리는 곧 알게 될 것입니다.
