오늘날 우리의 사물은 점점 더 스마트해지고 있으며 여기에는 스마트폰부터 자동차, 디지털 지원, 로봇까지 모든 것이 포함됩니다. 기능이 향상되지는 않지만 프로그래밍되지 않은 작업도 수행하고 있습니다. 이것이 어떻게 가능한지 궁금하실 것입니다. 일반적으로 AI라고 알려진 것이 인공지능 덕분에 가능해졌습니다. 요즘 우리는 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝에 대해 많이 듣고 있습니다. 그들은 주변에서 많은 화제를 불러일으키는 것처럼 보였으며, 이러한 신흥 기술이 오늘날의 얼굴 세계를 변화시켰고 더 나아가 변화시킬 큰 잠재력을 가지고 있지 않은 이유는 무엇입니까 복합기렌탈?
AI의 개념:
오늘날 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 대체할 수 없이 사용되고 있지만, 서로 밀접하게 연관된 고유한 정체성과 의미를 지닌 서로 다른 용어인 것은 아닙니다. 매우 간단하고 일반적인 언어로 개념을 이해하기 위해 다음 그림을 고려해 보겠습니다.
이 그림은 우리에게 세 가지 사이의 관계가 실제로 무엇인지 더 명확하게 보여줍니다. 인공 지능은 전체 개념이며 기계 학습은 인공 지능을 구현하는 데 사용되는 접근 방식 중 하나이며 더 나아가 딥 러닝은 고급 기계 학습을 구현하는 접근 방식입니다.
AI와 ML의 관계
인공 지능은 기계를 더 똑똑하게 만들고 인간처럼 작동하게 만드는 전체적인 아이디어입니다. 우리는 의학 및 건강 관리, 항공, 스포츠 및 운동, 금융 등과 같은 다양한 분야에서 AI의 다양한 응용 분야에 둘러싸여 있습니다. 우리는 이전에 인간이 수행했던 작업을 실제로 수행하는 로봇을 보았습니다. 이는 기술에 혁명을 일으켰을 뿐만 아니라 속도와 정확성이 높아 인간의 작업을 더 쉽게 만들어주었습니다. 그들은 인간의 생존이 거의 불가능한 거친 지형에서 잘 작동하며 이로 인해 인간의 작업이 단순화되었습니다. AI에는 약한 유형과 강한 유형이 있습니다. 약한 AI는 기계가 프로그래밍된 작업만 수행한다는 의미입니다. 이는 프로그래밍된 입력 및 출력에 대해서만 잘 작동하고 제공된 작업에 대해서는 작동하지 않음을 의미합니다. 반면, Strong AI는 기계가 프로그래밍되지 않은 작업도 수행한다는 것을 의미하며, 이는 기계가 제공되는 정보를 통해 기계가 더 똑똑해진다는 것을 의미합니다.
ML 작동 방식
AI 구현에 사용되는 머신러닝의 역할이 여기에 있습니다. 기계는 과거의 데이터를 제공받으며 학습을 통해 경험과 변화에 적응할 수도 있습니다. 결과는 전적으로 기계가 제공하는 정보의 품질에 따라 달라집니다. 예측이 정확하려면 정보가 양호하고 매우 정확해야 합니다. 따라서 머신러닝은 분석 모델 구축을 자동화하는 데이터 분석 방법 중 하나입니다.