인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL): 차이점은 무엇인가요?

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL)은 종종 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 그것들은 정확히 동일하지 않습니다. 인공지능은 기계가 인간의 행동을 모방할 수 있는 능력을 부여하는 가장 광범위한 개념이다. 머신러닝은 인공지능을 시스템이나 기계에 적용하여 학습하고 지속적으로 스스로를 개선할 수 있도록 돕는 것입니다. 마지막으로 딥 러닝은 복잡한 알고리즘과 심층 신경망을 사용하여 특정 모델이나 패턴을 반복적으로 학습합니다.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 실제로 무엇을 가리키는지 더 잘 이해하기 위해 각 용어의 진화와 여정을 살펴보겠습니다.

인공 지능

인공 지능은 지난 70년 이상 동안 많은 발전을 이루었습니다. 우리가 알든 모르든, 좋든 싫든 그것은 우리 삶의 모든 면에 침투해 왔습니다. 지난 10년 동안 머신러닝과 딥러닝의 발전으로 모든 규모의 산업과 조직에서 AI 붐이 일어났습니다. 클라우드 서비스 제공업체는 무료 오픈 소스 서비스를 개발하고 새로운 시나리오를 제공함으로써 이러한 추진력을 더욱 강화하고 있습니다.

그림 1: AI, ML 및 DL 개요

인공 지능은 아마도 1956년 이후 가장 많이 언급되는 개념일 것입니다. 2015년에는 GPU가 널리 사용되면서 병렬 처리가 더 빠르고 강력하며 저렴해졌습니다. 그리고 점점 더 저렴한 스토리지는 대규모 데이터(일반 텍스트에서 이미지, 매핑 등)를 대규모로 저장할 수 있습니다. 이로 인해 흔히 데이터 과학으로 알려진 데이터 분석에 대한 필요성이 생겨났고, 인공지능을 달성하기 위한 방법으로 머신러닝이 발전하게 되었습니다.

기계 학습

기계 학습은 알고리즘을 사용하여 사용 가능한 데이터의 패턴을 처리, 학습, 이해하거나 예측하는 것입니다. 최근 소프트웨어 개발의 로우코드(low-code) 개념과 노코드(no-code) 개념은 특정 작업을 완료하기 위한 구체적인 지침을 제공하는 머신러닝의 자가 학습 프로세스로 사용됩니다. 기계는 데이터와 알고리즘을 사용하여 "훈련"되어 작업을 수행하는 방법을 배우고, 더 중요하게는 그 학습을 진화하는 프로세스에 적용할 수 있습니다.

그림 2: AI, ML 및 DL의 진화

머신러닝은 개발자 커뮤니티가 AI에 중점을 두고 개발된 후 알고리즘 결정 트리 학습, 논리 프로그래밍, 클러스터링, 병렬 처리 및 강화 학습을 개발하면서 개발되었습니다. . 이는 올바른 방향으로 나아가는 좋은 조치이지만 전 세계가 관심을 가질 만한 시나리오를 다루기에는 충분하지 않습니다.

딥 러닝

딥 러닝은 신경망과 기계 학습의 진화이며 인공 지능 커뮤니티의 아이디어입니다. 특정 시나리오에서 인간의 마음이 어떻게 작동하는지 학습한 다음 인간보다 그 일을 더 잘 수행합니다! 예를 들어, IBM의 왓슨(Watson)은 자신과 체스를 두고 게임에서 큰 진전을 이루었고, 결국 세계 챔피언을 이겼습니다. 구글의 알파고(AlphaGo)도 바둑의 사용법을 배웠고, 이를 계속해서 발전시켜 챔피언이 되었습니다.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 끊임없이 진화하고 있습니다. 데이터 과학에 관련된 모든 사람은 이러한 개념을 발전시켜 일상 생활을 개선하기를 희망합니다. 그리고 오픈 소스 커뮤니티, 민간 업계, 과학자, 정부 기관이 모두 함께 협력하고 있습니다.

그림 3: AI, ML 및 DL 유형

결론적으로 AI는 지능형 기계를 만드는 데 도움이 되는 반면 기계 학습은 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 집합입니다. 복잡한 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 처리하여 특정 모델을 교육합니다. 좁은 AI는 개발하기가 매우 어렵기 때문에 머신러닝은 엄격한 계산을 통해 이 영역의 기회를 다루고 있습니다. 적어도 일반 AI를 달성하기 위해서는 딥 러닝이 AI와 머신 러닝을 결합하는 데 도움이 됩니다.

위 내용은 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL): 차이점은 무엇인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!