AI, 머신 러닝, 딥 러닝의 차이점 - 2020 - 다른 사람

인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝은 현대 사회를 폭풍으로 몰아넣었습니다.

전 세계의 기업들은 이러한 개념을 사용하여 삶을 편안하게 할 수 있는 스마트하고 가치 있는 기계를 구축하고 있습니다.

인공 지능( AI )은 지능적인 기계를 만드는 "스마트" 방법이고, 머신 러닝( ML )은 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 AI의 일부이며, 딥 러닝( DL )은 다시 훈련하는 머신 러닝의 일부입니다. 복잡한 알고리즘과 방대한 데이터 볼륨을 가진 모델입니다.

그들은 사용자에게 독특한 경험을 제공하는 데 중점을 둔 산업에서 중요한 역할을 합니다.

관련이 있기 때문에 대부분의 사람들은 인공 지능, 머신 러닝 및 딥 러닝을 혼동합니다. 그러나 이러한 용어는 동일하지 않습니다.

이 기사에서는 이러한 기술 간의 유사점과 차이점을 이해할 것입니다.

그럼 파헤쳐 보겠습니다.

AI 대 기계 학습 대 딥 러닝: 그것들은 무엇입니까?

AI, ML 및 딥 러닝은 다소 동일하지만 범위, 작업 절차 및 상호 호환성 기능이 다릅니다.

그것들이 무엇인지 그리고 현재 생활에서 일상적으로 적용되는 것을 이해하기 위해 그것들을 하나씩 논의해 봅시다.

인공지능(AI)이란?

지능을 기술 세트로 정의할 수 없습니다. 똑똑하고 빠르게 새로운 것을 스스로 배우는 과정입니다. 인간은 지능을 사용하여 교육, 훈련, 직장 경험 등을 통해 배웁니다.

인간의 지능을 기계로 옮기는 것을 인공지능(AI)이라고 합니다. 많은 IT 산업에서 AI를 사용하여 인간처럼 작동하는 자체 개발 기계를 개발합니다. AI 기계는 인간의 행동을 학습하고 그에 따라 작업을 수행하여 복잡한 알고리즘을 해결합니다.

간단히 말해서 다른 컴퓨터 시스템을 제어하기 위해 컴퓨터 시스템에서 개발되었습니다. 1940년대에는 최초의 디지털 컴퓨터가 등장했고, 1950년대에는 AI의 가능성이 등장했습니다.

오늘날 인공 지능은 날씨 예측, 이미지 처리, 검색 엔진 최적화, 의료, 로봇 공학, 물류, 온라인 검색 등에 사용됩니다. 현재 기능에 따라 인공 지능은 4가지 유형으로 분류됩니다.

• 반응 기계 AI
• 제한된 메모리 AI
• 마인드 AI 이론
• 자기 인식 AI

예: Siri 또는 Alexa와 대화할 때 자주 응답 및 응답을 받습니다. 이것은 기계 내부의 AI 때문입니다. 그것은 당신의 말을 듣고 해석하고 이해하고 즉시 응답합니다.

다른 응용 프로그램에는 자율 주행 차량, AI 로봇, 기계 번역, 음성 인식 등이 있습니다.

머신 러닝(ML)이란 무엇입니까?

머신 러닝을 알아보기 전에 데이터 마이닝의 개념을 이해해야 합니다. 데이터 마이닝은 수학적 분석 기술을 사용하여 데이터 내부의 추세와 패턴을 발견함으로써 실행 가능한 정보를 도출합니다.

조직은 많은 데이터를 사용하여 기계 학습 기술을 개선할 수 있습니다. ML은 데이터 기반 경험에서 새로운 경로나 알고리즘을 찾는 방법을 제공합니다. 데이터를 자동으로 추출하여 보다 신중하게 비즈니스 의사결정을 내리는 기술에 대한 연구입니다.

코드를 사용하지 않고도 가치 있는 결과를 제공하기 위해 데이터베이스에서 특정 데이터를 파악할 수 있는 기계를 설계하고 개발하는 데 도움이 됩니다. 따라서 ML은 통찰력에서 예측을 수행하는 더 나은 방법을 제공합니다.

따라서 ML은 데이터와 알고리즘에서 학습하여 작업을 수행하는 방법을 이해합니다. AI의 하위 집합입니다.

예: 일상 생활에서 Instagram과 같이 자주 사용하는 플랫폼을 열면 제품 추천을 볼 수 있습니다. 웹 사이트는 이전 검색 또는 구매를 기반으로 행동을 추적하고 ML은 데이터를 가져와 동일한 패턴을 기반으로 제품을 보여줍니다.

많은 산업에서 ML을 사용하여 실시간으로 비정상적인 애플리케이션 동작을 감지, 수정 및 진단합니다. 작은 얼굴 인식 응용 프로그램부터 대형 검색 엔진 정제 산업에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 여러 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.

딥러닝이란

인공 지능을 인간 지능과 비교한다면 딥 러닝은 인간 두뇌 내부의 뉴런입니다. 심층 신경망을 사용하기 때문에 머신 러닝보다 다소 복잡합니다.

여기에서 기계는 여러 계층의 기술을 사용하여 학습합니다. 네트워크는 데이터의 입력을 받아들이는 입력 레이어와 숨겨진 기능을 찾기 위한 숨겨진 레이어로 구성됩니다. 마지막으로 출력 계층은 최종 정보를 제공합니다.

즉, 딥 러닝은 시퀀스 학습이라는 간단한 기술을 사용합니다. 많은 산업에서 딥 러닝 기술을 사용하여 새로운 아이디어와 제품을 구축합니다. 딥 러닝은 영향과 범위 면에서 머신 러닝과 다릅니다.

AI는 성장하는 세상의 현재이자 미래입니다. 딥 러닝은 AI의 전반적인 사용을 확장하여 실용적인 응용을 가능하게 합니다. 딥 러닝 덕분에 무인 자동차, 더 나은 영화 추천, 건강 관리 등과 같은 많은 복잡한 작업이 가능해졌습니다.

예: 무인 자동차를 생각할 때 사람의 도움 없이 도로를 어떻게 운전하는지 궁금할 것입니다. 딥 러닝은 도로 구조, 보행자, 다양한 시나리오의 제한 속도 등을 이해하는 데 인간과 유사한 전문 지식을 제공합니다.

방대한 데이터와 효율적인 계산을 통해 자동차는 스스로 운전하므로 더 나은 의사 결정 흐름이 가능합니다.

AI 대 기계 학습 대 딥 러닝: 작동 원리

이제 AI, ML 및 딥 러닝이 개별적으로 무엇인지 알 수 있습니다. 작동 방식에 따라 비교해 보겠습니다.

AI는 어떻게 작동합니까?

인공 지능을 문제를 해결하고, 질문에 답하고, 제안하거나 예측하는 방법으로 생각하십시오.

AI 개념을 사용하는 시스템은 대규모 데이터 세트를 반복적이고 지능적인 알고리즘으로 통합하고 데이터를 분석하여 기능과 패턴을 학습하는 방식으로 작동합니다. 데이터를 처리하여 자체 성능을 계속 테스트하고 결정하며 더 많은 전문 지식을 개발하는 것이 더 똑똑합니다.

AI 시스템은 휴식 없이 수천 개의 작업을 놀라운 속도로 실행할 수 있습니다. 따라서 그들은 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 능력을 빨리 배웁니다. AI는 인간처럼 생각하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 인간의 행동을 모방하는 컴퓨터 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다.

이를 위해 AI 시스템은 다양한 프로세스, 기술 및 기술을 활용합니다. 다음은 AI 시스템의 다양한 구성 요소입니다.

• 신경망: 인간의 뇌에서 발견되는 거대한 신경망과 같습니다. 이를 통해 AI 시스템은 대규모 데이터 세트를 사용하고 이를 분석하여 패턴을 찾고 문제를 해결할 수 있습니다.
• 인지 컴퓨팅: 인간의 두뇌가 생각하는 방식을 모방하고 작업을 수행하여 기계와 인간 간의 의사 소통을 용이하게 합니다.
• 머신 러닝: 컴퓨터 시스템, 애플리케이션 및 프로그램이 경험 기반 결과를 자동으로 학습하고 개발할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. 이를 통해 AI는 패턴을 감지하고 데이터에서 통찰력을 드러내 결과를 향상시킬 수 있습니다.
• 딥 러닝: AI가 데이터를 처리하고 AI 신경망을 사용하여 학습 및 개선할 수 있도록 하는 기계 학습의 하위 집합입니다.
• 컴퓨터 비전: AI 시스템은 딥 러닝 및 패턴 인식을 통해 이미지 콘텐츠를 분석하고 해석할 수 있습니다. 컴퓨터 비전을 통해 AI 시스템은 시각적 데이터의 구성 요소를 식별할 수 있습니다.

예를 들어 보안 문자는 자전거, 자동차, 신호등 등을 식별하도록 요청하여 학습합니다.

• 자연 처리 언어(NLP): 시스템이 말과 글 형식의 인간 언어를 인식, 분석, 해석 및 학습할 수 있도록 합니다. 인간과 통신하는 시스템에서 사용됩니다.

따라서 AI 시스템이 작동하려면 이러한 모든 기능이 있어야 합니다. 이와 함께 AI 시스템에는 다음과 같은 몇 가지 기술이 필요합니다.

• AI가 번성하기 때문에 더 크고 접근 가능한 데이터 세트
• 고급 알고리즘을 통한 지능형 데이터 처리로 데이터를 동시에 빠른 속도로 분석하고 복잡한 문제를 이해하고 이벤트를 예측합니다.
• 시스템이나 애플리케이션에 AI 기능을 추가하고 더 똑똑하게 만드는 API(응용 프로그래밍 인터페이스).
• 그래픽 처리 장치(GPU)는 AI 시스템이 데이터 처리 및 해석에 많은 계산을 수행할 수 있도록 전원을 제공합니다.

기계 학습은 어떻게 작동합니까?

머신 러닝은 다양한 기술과 알고리즘을 사용하여 많은 양의 데이터를 사용하여 미래를 분석하고 학습하고 예측합니다. 여기에는 수학적 기능을 제공하는 많은 복잡한 코딩 및 수학이 포함됩니다.

데이터를 탐색하고 패턴을 식별하여 이전 경험을 기반으로 배우고 개선합니다. AI 시스템이 인간처럼 생각하도록 가르칩니다. 기계 학습은 일련의 규칙 및 데이터 정의 패턴으로 완료되는 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 방식으로 기업은 AI 시스템을 사용하여 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. ML은 두 가지 기본 기술을 사용합니다.

• 비지도 학습: 수집된 데이터에서 알려진 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다.
• 지도 학습: 데이터 수집을 가능하게 하거나 과거 ML 배포에서 출력을 생성합니다.

딥 러닝은 어떻게 작동합니까?

인간이 결론을 내리는 방식과 같은 논리적 구조를 포함하는 데이터를 지속적으로 관찰하고 분석하는 딥 러닝 모델을 설계하는 것으로 시작합니다.

이 분석을 완료하기 위해 딥 러닝 시스템은 인간의 두뇌를 모방할 수 있는 인공 신경망으로 알려진 계층화된 알고리즘 구조를 활용합니다. 이를 통해 시스템은 기존 시스템보다 작업을 더 잘 수행할 수 있습니다.

그러나 딥 러닝 모델은 올바른 결론을 도출할 수 있도록 기능을 발전시키고 향상시키기 위해 지속적으로 훈련되어야 합니다.

AI 대 기계 학습 대 딥 러닝: 애플리케이션

AI, ML 및 딥 러닝이 작동하는 방식을 완전히 이해하려면 적용되는 방식과 위치를 아는 것이 중요합니다.

AI 시스템은 추론 및 문제 해결, 계획, 학습, 지식 프레젠테이션, 자연어 처리, 일반 지능, 사회 지능, 지각 등 다양한 용도로 사용됩니다.

예를 들어 AI는 온라인 광고, Google과 같은 검색 엔진 등에 사용됩니다.

자세히 살펴보겠습니다.

인터넷, 전자상거래 및 마케팅

• 검색 엔진: Google과 같은 검색 엔진은 AI를 사용하여 결과를 표시합니다.
• 추천 시스템: YouTube, Netflix 및 Amazon과 같은 추천 시스템에서도 사용자 선호도 또는 등급을 기반으로 콘텐츠를 추천하는 데 사용됩니다.

AI는 재생 목록 생성, 비디오 표시, 제품 및 서비스 추천 등에 사용됩니다.

• 소셜 미디어: Facebook, Instagram, Twitter 등과 같은 사이트는 AI를 사용하여 참여할 수 있는 관련 게시물을 표시하고 언어를 자동으로 번역하며 증오성 콘텐츠를 제거합니다.
• 광고: AI는 타겟 웹 광고에 활용되어 사람들이 광고를 클릭하도록 유도하고 매력적인 콘텐츠를 표시하여 사이트에서 보내는 시간을 늘립니다. AI는 디지털 서명을 분석하여 개인화된 제안과 고객 행동을 예측할 수 있습니다.
• 챗봇: 챗봇은 기기 제어, 고객과의 커뮤니케이션 등에 사용됩니다.

예를 들어 Amazon Echo는 사람의 말을 적절한 행동으로 번역할 수 있습니다.

• 가상 비서: Amazon Alexa와 같은 가상 비서는 AI를 사용하여 자연어를 처리하고 사용자의 쿼리를 돕습니다.
• 번역: AI는 텍스트 문서와 음성 언어를 자동으로 번역할 수 있습니다.

예 : 구글 번역.

다른 사용 사례에는 스팸 필터링, 이미지 레이블 지정, 얼굴 인식 등이 있습니다.

노름

게임 산업은 AI를 많이 사용하여 초인적인 능력을 가진 일부 게임을 포함하여 고급 비디오 게임을 제작합니다.

예: 체스 같은 딥 블루와 알파고. 후자는 한때 GO 세계 챔피언 이세돌을 꺾었다.

사회경제적

AI는 노숙자, 빈곤 등과 같은 사회적, 경제적 문제를 해결하는 데 활용되고 있습니다.

예: Stanford University의 연구원은 AI를 활용하여 위성 이미지를 분석하여 빈곤 지역을 식별했습니다.

사이버 보안

AI와 그 하위 분야인 ML 및 딥 러닝을 채택하여 보안 회사는 시스템, 네트워크, 애플리케이션 및 데이터를 보호하는 솔루션을 만들 수 있습니다. 적용 대상:

• 교차 사이트 스크립팅, SQL 주입, 서버 측 위조, 분산 서비스 거부 등과 같은 공격에 대응하는 애플리케이션 보안
• 더 많은 공격을 식별하고 침입 탐지 시스템을 개선하여 네트워크 보호
• 사용자 행동을 분석하여 손상된 앱, 위험 및 사기 식별
• 일반적인 위협 행동을 학습하고 이를 저지하여 랜섬웨어와 같은 공격을 방지함으로써 엔드포인트 보호.

농업

AI, ML 및 딥 러닝은 농업에서 수확량을 늘리기 위해 관개, 비료 및 처리가 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 그것은 농업 경제학자들이 연구를 수행하고 작물 숙성 시간을 예측하고, 토양의 수분을 모니터링하고, 온실을 자동화하고, 해충을 감지하고, 농업 기계를 작동하는 데 도움이 될 수 있습니다.

재원

인공 신경망은 금융 기관에서 규범을 벗어난 청구 및 청구 및 조사 활동을 감지하는 데 사용됩니다.

은행은 사기 방지를 위해 AI를 사용하여 직불 카드 오용에 대응하고, 부기 등의 운영을 조직하고, 자산을 관리하고, 주식에 투자하고, 행동 패턴을 모니터링하고, 변화에 즉시 대응할 수 있습니다. AI는 온라인 거래 앱에서도 사용됩니다.

예: ZestFinance의 ZAML(Zest Automated Machine Learning)은 신용 인수를 위한 플랫폼입니다. 데이터 분석을 위해 AI와 ML을 사용하고 사람들에게 신용 점수를 할당합니다.

교육

AI 튜터는 학생들이 스트레스와 불안을 없애면서 학습하도록 도울 수 있습니다. 또한 교육자가 Moodle과 같은 가상 학습 환경(VLE) 초기에 행동을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 현재의 전염병과 같은 시나리오에서 특히 유용합니다.

보건 의료

AI는 의료에 적용되어 심전도 또는 CT 스캔을 평가하여 환자의 건강 위험을 식별합니다. 또한 복용량을 조절하고 암과 같은 질병에 가장 적합한 치료법을 선택하는 데 도움이 됩니다.

인공 신경망은 EMR 소프트웨어에 사용되는 개념 처리 기술과 같은 의료 진단을 위한 임상 의사 결정을 지원합니다. AI는 다음과 같은 일에도 도움이 될 수 있습니다.

• 의료 기록 분석
• 약물 관리
• 치료 계획
• 상의
• 임상 훈련
• 마약 만들기
• 결과 예측

사용 사례: Microsoft의 Hanover AI 프로젝트는 의사가 800개 이상의 백신 및 의약품 중에서 가장 효과적인 암 치료법을 선택할 수 있도록 지원합니다.

정부

중국과 같은 국가의 정부 기관은 대규모 감시에 AI를 사용합니다. 마찬가지로 트래픽 밀도 모니터링 및 신호 타이밍 조정용 카메라를 사용하여 교통 신호를 관리하는 데 사용할 수도 있습니다.

예를 들어, 인도에서는 AI 관리 트래픽 신호가 벵갈루루 시의 트래픽을 정리하고 관리하기 위해 배포됩니다.

또한 많은 국가에서 통신, 명령, 제어, 센서, 상호 운용성 및 통합을 개선하기 위해 군사 애플리케이션에 AI를 사용하고 있습니다. 또한 인텔리전스, 물류, 자율주행 차량, 사이버 작전 등을 수집하고 분석하는 데 사용됩니다.

AI의 다른 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 연구를 위한 방대한 데이터를 분석하는 우주 탐사
• 단백질의 3D 구조를 결정하는 생화학
• 콘텐츠 생성 및 자동화.

예: Wordsmith는 자연어를 생성하고 데이터를 의미 있는 통찰력으로 전송하는 플랫폼입니다.

• 법률 관련 업무 및 검색을 자동화하고,
• 작업장 안전보건 관리
• 이력서를 선별하고 순위를 매기는 인적 자원
• 직무기술 및 급여 관련 데이터를 평가하여 구직
• 가상 비서를 통한 고객 서비스
• 작업을 자동화하고, 손님과 소통하고, 추세를 분석하고, 소비자 요구를 예측하는 환대.
• 자동차, 센서, 게임, 장난감 등의 제조

AI 대 기계 학습 대 딥 러닝: 차이점

인공 지능, 머신 러닝 및 딥 러닝은 서로 상관 관계가 있습니다. 실제로 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합이고 머신 러닝은 인공 지능의 하위 집합입니다.

따라서 여기서 중요한 것은 "차이"의 문제가 아니라 적용할 수 있는 범위의 문제입니다.

어떻게 다른지 살펴 보겠습니다.

인공 지능 대 기계 학습

머신 러닝 대 딥 러닝

결론

인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝은 스마트 기계를 만들고 복잡한 문제를 해결하는 현대적인 기술입니다. 기업에서 가정에 이르기까지 모든 곳에서 사용되어 삶을 더 쉽게 만듭니다.

DL은 ML 아래에, ML은 AI 아래에 있으므로 여기서 차이의 문제가 아니라 각 기술의 범위입니다.