인공지능과 머신러닝은 서로 연관되어 있는 컴퓨터 과학의 일부입니다. 이 두 기술은 지능형 시스템을 만드는 데 사용되는 가장 최신 기술입니다.

이들은 두 가지 관련 기술이고 때때로 사람들은 이를 서로 동의어로 사용하지만 여전히 다양한 경우에 두 가지 다른 용어입니다.

광범위한 수준에서 AI와 ML을 다음과 같이 구분할 수 있습니다.

자바 루프에서 벗어나다

AI는 인간의 사고 능력과 행동을 시뮬레이션할 수 있는 지능형 기계를 만드는 더 큰 개념인 반면, 기계 학습은 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 AI의 응용 프로그램 또는 하위 집합입니다.

다음은 인공 지능과 기계 학습의 개요와 함께 AI와 기계 학습의 몇 가지 주요 차이점입니다.

인공지능

인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능을 모방할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만드는 컴퓨터 과학 분야이다. '라는 두 단어로 구성되어 있습니다. 인공의 ' 그리고 ' 지능 '는 '인간이 만든 사고력'이라는 뜻이다. 따라서 우리는 그것을 다음과 같이 정의할 수 있습니다.

인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능을 시뮬레이션할 수 있는 지능형 시스템을 만들 수 있는 기술입니다.

인공 지능 시스템은 미리 프로그래밍할 필요가 없으며 대신 자신의 지능과 함께 작동할 수 있는 알고리즘을 사용합니다. 여기에는 강화 학습 알고리즘 및 딥 러닝 신경망과 같은 기계 학습 알고리즘이 포함됩니다. AI는 시리(Siri), 구글의 알파고(AlphaGo), 체스 AI 등 다양한 곳에서 활용되고 있다.

JSON 파일

AI는 능력에 따라 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.

약한 AI 일반 AI 강력한 AI

현재는 약한 AI와 일반 AI로 작업하고 있습니다. AI의 미래는 인간보다 지능이 높다는 Strong AI이다.

기계 학습

머신러닝은 데이터에서 지식을 추출하는 것입니다. 이는 다음과 같이 정의될 수 있습니다.

머신러닝은 인공지능의 하위 분야로, 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 과거 데이터나 경험을 통해 학습할 수 있도록 해줍니다.

머신러닝을 사용하면 컴퓨터 시스템이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 과거 데이터를 사용하여 예측을 하거나 일부 결정을 내릴 수 있습니다. 기계 학습은 기계 학습 모델이 정확한 결과를 생성하거나 해당 데이터를 기반으로 예측을 제공할 수 있도록 대량의 정형 및 반정형 데이터를 사용합니다.

plsql

머신러닝은 과거 데이터를 이용해 스스로 학습하는 알고리즘을 기반으로 작동합니다. 개 사진을 감지하기 위해 기계 학습 모델을 만드는 경우 개 이미지에 대한 결과만 제공하지만 고양이 이미지와 같은 새 데이터를 제공하면 응답하지 않는 등 특정 도메인에서만 작동합니다. 머신러닝은 온라인 추천 시스템, 구글 검색 알고리즘, 이메일 스팸 필터, 페이스북 자동 친구 태깅 제안 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

지도 학습 강화 학습 비지도 학습

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 주요 차이점은 다음과 같습니다.