AI와 당신 #2: AI와 ML에 대해 이야기하는 방법

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올해 회사 경영진과 동료들이 인공지능에 대해 더 자주 이야기하기 시작하면서, 인공지능과 ML에 대해 논의할 때 현명하게 들리기 위한 가이드를 소개합니다.

AI와 ML

인공 지능(AI)은 광범위한 기술과 아이디어를 포괄하는 광의의 개념이며, 머신 러닝(ML)은 AI의 뚜렷한 하위 집합입니다. AI는 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템을 개발하는 것을 말하며, ML은 컴퓨터가 데이터 입력을 기반으로 학습하고 성능을 향상시키는 알고리즘을 개발하는 것과 관련이 있습니다.

AI와 ML의 시너지 효과

자연어 처리와 컴퓨터 비전에서 볼 수 있듯이 AI와 ML은 상호 배타적이지 않으며, 성능과 정확성을 향상시키기 위해 ML 기술이 통합된 자연어 처리와 컴퓨터 비전에서 볼 수 있듯이 종종 함께 작동하여 강력하고 지능적인 시스템을 만들어냅니다.

규칙 기반 대 데이터로부터의 학습

In contrast to traditional rule-based systems, which necessitate explicit programming to perform specific tasks, ML algorithms are designed to automatically analyze extensive datasets, identify patterns, and make predictions or decisions. Consequently, ML-driven systems continually improve in terms of accuracy and efficiency as they process more data, effectively "learning" from their experiences.

이 두 가지 중요한 개념의 차이점에 대해 자세히 알아보려면 블로그의 "AI와 ML."

머신 러닝의 4가지 유형

머신러닝은 빠르게 진화하고 있는 분야로, 의료부터 금융, 제조에 이르기까지 다양한 산업을 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 머신 러닝의 핵심에는 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습의 네 가지 주요 학습 기법이 있습니다,
 및 강화 학습.

다양한 유형의 머신 러닝에 대해 자세히 알아보려면 "다양한 유형의 머신 러닝."

딥러닝이란 무엇인가요?

딥러닝(DL)은 주로 인간의 두뇌가 정보를 학습하고 처리하는 능력을 모방하는 데 초점을 맞춘 머신러닝의 하위 집합입니다. 빠르게 진화하는 AI 세계에서 딥러닝은 헬스케어부터 자율 시스템에 이르기까지 거의 모든 분야에 영향을 미치는 획기적인 기술로 부상하고 있습니다.

딥러닝의 구성 요소

딥러닝의 기초는 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 인공 신경망, 즉 ANN의 개념에 기반합니다. ANN은 입력 계층, 숨겨진 계층, 출력 계층의 세 가지 주요 계층으로 구성됩니다.

딥러닝의 과제

딥러닝의 괄목할 만한 성공에도 불구하고, 이 분야를 발전시키고 이러한 기술을 책임감 있게 배포하기 위해 더 많은 연구가 필요한 몇 가지 과제와 향후 연구 분야가 남아 있습니다. 여기에는 해석 가능성 및 설명 가능성, 데이터 및 계산 요구 사항, 견고성 및 보안 등이 포함됩니다.

DL의 애플리케이션

딥러닝은 이미지 인식 및 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 및 생성, 강화 학습, 생성 모델, 헬스케어 등 다양한 산업과 애플리케이션을 변화시켰습니다. 딥러닝 기술의 발전으로 얼굴 인식, 자율 주행 차량, 감정 분석, 신약 개발과 같은 애플리케이션이 가능해지면서 딥러닝은 복잡한 문제를 해결하는 강력한 도구가 되었습니다.

딥 러닝에 대해 자세히 알아보려면 "딥러닝이란 무엇인가요?"

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