ML과 AI의 차이점 설명: 종합 가이드

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 때때로 상호 교환 가능한 것으로 간주되지만 개념은 서로 관련되어 있지만 실제로는 본질적으로 다릅니다. 가장 기본적인 관점에서 볼 때, 인공지능은 인간이 생각하는 방식을 시뮬레이션하고 분석, 추론, 학습 등 복잡한 작업을 완료할 수 있는 컴퓨터 소프트웨어의 한 유형입니다. 머신 러닝은 데이터에 대해 훈련된 알고리즘을 사용하여 이러한 복잡한 작업을 수행할 수 있는 모델을 만드는 인공 지능의 하위 분야입니다. 현재 대부분의 인공지능은 머신러닝을 통해 구현되기 때문에 두 용어를 같은 의미로 사용하는 경우가 많습니다. 그러나 인공지능은 인간의 인지 능력을 시뮬레이션하기 위해 컴퓨터 소프트웨어와 시스템을 사용하는 것을 가리키는 광범위한 개념입니다. 머신러닝은 인공지능의 구체적인 방법이다. 그렇다면 ML과 AI의 차이점은 무엇일까요?

머신러닝이란 무엇입니까

머신러닝은 컴퓨터가 특별한 프로그래밍 없이도 학습하고 예측할 수 있도록 하는 알고리즘과 통계 모델의 개발을 우선시하는 인공지능 분야입니다. 따라서 데이터를 통해 반복적으로 학습하면 컴퓨터 시스템이 패턴을 발견하고, 데이터를 이해하고, 특정 작업에서 성능을 향상하도록 가르칠 수 있습니다.

따라서 이전에 알려지지 않은 새로운 데이터가 제공되면 기계 학습 알고리즘은 훈련 데이터를 사용하여 패턴, 상관 관계 및 통찰력을 발견한 다음 이 데이터를 사용하여 예측 또는 선택을 합니다. 자연어 처리, 이미지 및 오디오 인식, 추천 시스템, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 데이터 기반 예측 및 솔루션의 이점을 누릴 수 있습니다.

인공지능이란 무엇입니까

인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 활동을 생각하고 이해하고 수행하도록 구성된 컴퓨터에서 인간의 지능을 모방한 것입니다. 인공 지능 시스템은 문제 해결, 추론, 학습, 인식 및 언어 이해와 같은 인간 지적 프로세스의 여러 부분을 모방하는 것으로 생각됩니다.

인공지능과 머신러닝의 주요 차이점

인공지능

• AI는 인공지능을 의미합니다. 지능은 지식을 이해하고 적용하는 능력으로 설명됩니다.
• AI는 ML과 DL을 구성 요소로 포함하는 광범위한 제품군입니다.
• 동기는 완벽보다는 번영의 가능성을 높이는 것입니다.
• 인공 지능은 다음과 같은 능력을 개발하는 데 중점을 둡니다. 복합적으로 작동하는 다양한 지능형 시스템을 수행합니다
• 컴퓨터 프로그램으로 지능적인 작업을 수행합니다
• 자연 지능을 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 것이 목표입니다
• 인공 지능은 다양한 응용 분야를 가지고 있으며 이를 모방하는 시스템으로 진화하고 있습니다. 인간의 문제 해결
• 인공 지능은 지혜를 가져옵니다
• 머신 러닝

• ML 기계 학습의 약자, 전문 지식이나 기술의 증가로 설명됨
• 기계 학습은 인공 지능의 한 분야입니다.
• 성공보다는 정확성 향상에 중점을 둡니다.
• 기계 학습은 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 데 전념합니다.
• 작업 시스템 기계는 데이터를 가져와서 데이터에서 학습합니다.
• 동기는 특정 작업에 대한 데이터에서 지식을 얻어 성능을 향상시키는 것입니다.
• 기계 학습의 범위는 제한되어 있습니다.
• 기계 학습에는 자가 학습 생성이 포함됩니다. 알고리즘
• 기계 마스터하는 방법 배우기

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