AI와 머신 러닝 비교
AI(인공 지능) 및 ML(머신 러닝)은 두 가지 유형의 지능형 소프트웨어 솔루션으로, 과거, 현재 및 미래 기술이 보다 인간적인 특성을 갖추도록 설계하는 방법에 영향을 미칩니다.
인공 지능은 간단히 말해 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 토대로 자체 성능을 반복적으로 개선하도록 설계된 기술 솔루션, 시스템 또는 머신입니다.
머신 러닝은 AI(인공 지능)에 속한 분야로, 소비하는 데이터를 기반으로 학습하거나 성능을 향상할 소프트웨어 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 즉, 모든 머신 러닝 솔루션이 AI 솔루션이지만 모든 AI 솔루션이 머신 러닝 솔루션인 것은 아닙니다.
인공 지능과 머신 러닝, 딥 러닝 비교
인공 지능. 머신러닝. 딥 러닝. 이러한 용어가 점점 주류가되고 있지만, 많은 사람들에게 그들은 여전히 공상 과학 영화의 주제처럼 느낍니다. 사물을 단순화하고 각 용어의 한 행 정의를 시도해 보겠습니다.
- 인공 지능(AI): 학습된 경험과 데이터를 기반으로 인간의 의사 결정을 모방하는 컴퓨터 작업입니다.
- ML(머신 러닝): 컴퓨터에서 데이터에서 결론을 도출할 수 있는 프로세스입니다. ML은 컴퓨터가 프로그래밍 외부에서 학습할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다.
- 딥 러닝: 컴퓨터가 매우 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 프로세스입니다. 딥 러닝은 다계층 신경망에서의 계산을 가능하게 하는 ML의 하위 집합입니다.
AI의 역사
인공 지능에 대한 매우 아이디어는 기계에서 계산 기술과 능력의 출현으로 1950 년대로 거슬러 올라갑니다. 목표는 간단했습니다. 계산 수단으로 컴퓨터를 사용하지 않고 실제로 의사 결정을 내리는 것입니다.
즉, 컴퓨터는 기존 데이터를 기반으로 의사 결정을 계산하는 것 이상으로 나아가고, 더 계산된 공제 추론을 위해 다양한 옵션을 더 잘 살펴봐야 했습니다. 그러나 이를 실제로 수행하는 방법에는 수십 년간의 연구와 혁신이 필요했습니다. 간단한 형태의 인공 지능은 규칙 기반 또는 전문가 시스템을 구축하는 것입니다. 그러나 1980년대부터 컴퓨터 전원이 증가함에 따라 머신 러닝은 AI의 가능성을 바꿀 것입니다.
머신 러닝의 진화
규칙 기반 의사 결정은 명확한 변수를 사용하여 더 간단한 상황에 적용되었습니다. 컴퓨터 시뮬레이션 체스조차도 보드에 어떤 조각이 있는지, 어떤 위치에 있는지, 그리고 그 전환점과 같은 변수를 통합하는 일련의 규칙 기반 결정을 기반으로 합니다. 문제는 이러한 상황이 모두 특정 수준의 제어가 필요하다는 것입니다. 특정 시점에서 변수 및 if/then 규칙을 기반으로 결정을 내리는 기능이 작동하지 않았습니다.
그런데 요즘은 인간이 배운 것을 모방하는 것이었다.
머신러닝은 1980년대에 알고리즘이 대량의 데이터를 처리할 수 있다는 생각과 함께 도입되었으며, 그 결과를 기반으로 결론을 결정하기 시작했습니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘이 if/then 사기 플래그 지정 규칙을 사용하여 대량의 신용 카드 트랜잭션에 공급된 경우 계정이 특이한 시간에 무언가를 구매하거나 다른 지리적 위치에 있는 상점에서 구매하는 경우와 같이 패턴을 생성한 보조 요소를 식별하기 시작할 수 있습니다.
이러한 프로세스에서는 대형 데이터 세트가 패턴 식별을 시작해야 했습니다. 그러나 명확한 영숫자 문자, 데이터 형식 및 구문과 관련된 데이터 세트는 관련 알고리즘에 도움이 될 수 있지만, 그림에서 면을 식별하는 등 다른 덜 유형적인 작업에 문제가 발생했습니다.
2000년대에 기술은 한 걸음 더 나아갔고, 그 해결책은 인간의 두뇌를 모방하는 학습 방법론을 만드는 것이었습니다.
딥 러닝과 머신 러닝 비교
딥 러닝은 정보를 상호 연결된 관계로 분할하여 일련의 관찰을 기반으로 공제를 수행합니다. 딥 러닝은 머신 러닝에서 추론하는 데이터와 패턴을 관리함으로써 의사 결정에 사용할 다양한 참조를 생성합니다. 표준 머신 러닝의 경우와 마찬가지로 학습용 데이터 세트가 클수록 딥 러닝 결과가 더 세분화됩니다.
딥 러닝을 설명하는 간단한 방법은 예기치 않은 컨텍스트 단서가 의사 결정 프로세스에 포함될 수 있다는 것입니다. 어린 아이가 읽는 법을 배운다. "Cars go fast"라는 문장을 보면 "cars"와 "go"라는 단어를 인식할 수 있지만 "fast"는 인식할 수 없습니다. 그러나, 어떤 생각으로, 그들은 문맥 단서 때문에 전체 문장을 추론 할 수 있습니다. "빠른"은 전에 자동차와 관련하여 들었을 가능성이있는 단어이며, 그림은 속도를 나타내는 선을 보여줄 수 있으며 문자 F와 A가 어떻게 함께 작동하는지 알 수 있습니다. 이들은 각각 "그 편지를 인식하고 어떻게 들리는지 알고 있습니까?"와 같은 개별 항목입니다. 그러나 함께 할 때, 아이의 두뇌는 어떻게 작동하고 문장을 읽는지에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 그리고 다시, 이것은 그들이 그것을 볼 때 "빠른"이라는 단어를 말하는 방법을 강화 할 것입니다.
딥 러닝이 작동하는 방식입니다. 다양한 요소를 분해하여 머신 러닝에 대한 의사 결정을 내린 다음 상호 연결되어 최종 결과를 추론하는 방법을 살펴봅니다.
인공지능 소프트웨어
인공 지능 소프트웨어는 머신 러닝 및 딥 러닝을 기반으로 하는 의사 결정 및 자동화를 사용하여 조직의 효율성을 높일 수 있습니다. 예측 모델링에서 보고서 생성, 프로세스 자동화에 이르기까지 인공 지능은 조직의 운영 방식을 혁신하여 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. OCI(Oracle Cloud Infrastructure)는 AI 및 ML 기반의 클라우드 기반 데이터 관리를 위한 기반을 제공합니다.