AI vs. 머신 러닝

머신 러닝이란?

머신 러닝은 과거 데이터나 경험을 통해 시스템을 학습시키는 인공 지능의 하위 범주입니다. 반복적으로 정확한 결과를 얻기 위한 알고리즘을 명시적으로 프로그래밍하지 않습니다.

예를 들어, 음성 텍스트 변환 검색은 머신 러닝을 사용하여 휴대폰에서 음성을 텍스트로 변환합니다. 의사는 머신 러닝을 사용하여 영상을 빠르게 분석하고, 은행에서는 머신 러닝을 통해 금융 사기를 빠르게 탐지할 수 있습니다.

머신 러닝 모델의 유형은 3가지입니다.

지도 학습

레이블이 지정된 학습 데이터를 사용하여 학습시킵니다. 데이터 과학자는 매우 명확한 설명식 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 학습이 완료되면 데이터를 범주로 분류하고 해당 정보를 사용하여 패턴과 트렌드를 파악할 수 있습니다.

강화 학습

강화 학습 기반의 머신 러닝 모델은 시행착오를 통해 학습합니다. 결과물을 생성하며, 데이터 과학자가 결과물의 적절함을 판단하여 피드백을 제공합니다. 따라서 과거 경험을 통해 피드백을 수집하여 작업에 가장 효과적인 조치를 결정할 수 있습니다.

비지도 학습

레이블이 지정된 데이터를 제공하는 지도 학습과 달리, 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트를 머신 러닝 알고리즘에 제공합니다. 따라서 알고리즘은 사람의 개입 없이도 자체적으로 패턴과 그룹을 파악할 수 있습니다.

머신 러닝 모델은 복잡할 수 있지만 이러한 알고리즘은 출력의 품질과 유용성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 머신 러닝 모델의 작동 방식에 대해 자세히 알아보세요.

머신 러닝과 AI의 차이점

머신 러닝은 AI의 하위 범주이므로 머신 러닝과 AI는 밀접한 관련이 있습니다. 하지만 머신 러닝과 AI의 목적은 서로 다르기 때문에 두 기술을 혼동하지 않도록 합니다.

AI와 머신 러닝의 주요 차이점을 살펴보겠습니다.

AI 이해하기

데이터 과학자는 AI를 통해 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있는 지능형 시스템을 만듭니다. AI의 목표는 인간의 입력이 없어도 복잡한 문제를 해결할 수 있는 인간과 같은 지능을 갖춘 스마트 컴퓨터 시스템을 구성하는 것입니다.

AI의 응용 분야는 다양하지만, 주로 기회와 성공을 극대화하는 데 집중합니다. AI의 수준이 높아지면서 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있게 되었으므로, 데이터 과학자는 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트를 업로드하고 인사이트를 강화할 수 있습니다.

AI에는 약한 인공지능, 일반 인공지능, 초인공지능 등 3가지 유형이 있습니다.

머신 러닝 이해하기

머신 러닝의 목표는 데이터를 통해 시스템을 학습하여 정확한 출력을 생성하는 것입니다. 데이터 과학자는 데이터로 시스템을 학습하여 특정 작업을 수행하고 정확한 결과를 생성합니다.

머신 러닝의 응용 범위는 제한적이며 주로 정확성과 패턴 식별에 집중합니다. 구조화되지 않은 데이터는 해석할 수 없으므로 정확한 출력을 생성하려면 구조화된 데이터나 반구조화된 데이터가 필요합니다.

머신 러닝의 3가지 유형에는 지도 학습, 강화 학습, 비지도 학습이 있습니다.

AI와 머신 러닝을 함께 사용하는 방법

AI와 머신 러닝을 함께 사용하면 실제 업무에 대한 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 실제로 AI 시스템은 머신 러닝을 기반으로 구축됩니다.

AI와 머신 러닝은 서로 다른 개념이지만 함께 사용하면 탁월한 결과를 얻게 됩니다.

작동 방식

머신 러닝은 AI보다 덜 복잡하지만 AI 시스템의 원동력이 됩니다. AI는 머신 러닝으로 다음과 같은 작업을 수행합니다.

1. 데이터 준비. 데이터를 선택하고, 정리하고, 머신 러닝 알고리즘에서 사용할 수 있는 포맷으로 변환합니다.
2. 모델 학습. 머신 러닝 알고리즘은 입력 데이터를 기반으로 예측을 수행하고 결정을 내릴 수 있는 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 알고리즘은 패턴과 관계를 식별하고, 매개 변수를 조정하여 오류를 최소화함으로써 데이터로부터 ‘학습’합니다. 이 과정은 높은 수준의 정확도가 지속적으로 달성될 때까지 계속 반복됩니다.
3. 모델 배포. 모델을 학습시킨 후에는 AI의 한 형태로서 실제 환경에 배포하여 새로운 데이터를 기반으로 예측 혹은 분류 작업을 수행할 수 있습니다.

AI와 머신 러닝은 대기업에서만 사용할 것 같지만 일상생활에도 많이 보급되었습니다. 실제로 77%의 사람들이 AI 기반의 디바이스나 서비스를 사용하고 있으면서도 대부분 이를 인식하지 못합니다.

딥러닝은 머신 러닝의 하위 범주로, 인간 뇌의 학습 능력을 시뮬레이션하기 위해 3개 이상의 계층으로 구성된 신경망을 사용합니다. 많은 AI 툴이 딥러닝을 기반으로 빠르게 자동화하고 높은 수준의 작업을 수행합니다. 딥러닝과 머신 러닝의 차이점을 자세히 알아보세요.

AI와 머신 러닝의 이점

AI와 머신 러닝은 작업을 자동화하고 워크플로우를 가속화할 기회를 더욱 많이 제공합니다. AI와 머신 러닝을 함께 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

1. 많은 데이터 입력 소스. 기업에는 데이터가 넘쳐납니다. AI와 머신 러닝을 사용하면 이러한 정보를 방치하는 대신 많은 데이터 입력을 수집하고 처리할 수 있습니다. 따라서 자동으로 대규모 데이터를 모을 수 있습니다.
2. 더 빠르게 더 나은 의사 결정. AI와 머신 러닝을 통해 대량의 고품질 데이터를 활용할 수 있으므로 구조화되지 않은 데이터에서 정기적으로 데이터 기반의 인사이트를 얻을 수 있습니다. 따라서 민첩성을 높이고 데이터 중심의 전략을 수립하여 전사적으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 운영 효율성 향상. AI와 머신 러닝을 통해 번거로운 작업을 자동화하면서 오류를 줄여 비즈니스를 더 효율적이고 비용 효과적으로 전개할 수 있습니다. 실제로 AI 접근 방식은 리테일 업계와 같은 일부 업계에서 오류를 최대 50%까지 줄일 수 있습니다.

인공 지능과 머신 러닝의 응용 분야

AI와 머신 러닝의 잠재력은 이제 막 드러나기 시작했습니다. 앞으로 그 인기는 더욱 높아질 것입니다. 실제로 2022년에는 조직의 35%가 AI를 사용했으며, 이는 2021년 대비 4% 증가한 수치입니다.

2023년에는 다음과 같은 분야에서 AI와 머신 러닝을 사용하는 기업이 많아질 것입니다.

• 고객 서비스. 기업은 AI 기반의 챗봇처럼 AI와 머신 러닝을 통해 고객 문의에 더 빠르고 정확하게 답변하고 있습니다.https://forethought.ai/blog/examples-of-ai-in-customer-service/ 또한 Adobe Real-Time CDP와 같은 솔루션을 사용하여 고객에 대한 심층적인 인사이트를 확보하고 탁월한 서비스를 제공하고 있습니다.
• 뱅킹 및 금융. 금융 기업은 AI와 머신 러닝을 사용해 규정 준수, 투자 관리, 문서 처리 등 모든 업무를 원활하게 처리하고 있습니다.
• 고객 인사이트. 기업은 AI 기반의 인사이트를 통해 고객 경험을 개인화할 수 있습니다. 예를 들어, Spotify와 Amazon의 추천 엔진은 AI를 사용하여 데이터를 수집하고 개인화된 경험을 자동으로 전달하고 있습니다.
• 사이버 보안. IT 제공업체는 보안 위협을 감지 및 완화하고 실수를 방지하기 위해 AI와 머신 러닝의 사용을 늘리고 있습니다.
• 운송. 자율 주행 자동차와 화물선은 AI와 머신 러닝이 어떻게 운송을 간소화하는지 보여주는 많은 예시 중 일부에 불과합니다.
• 마케팅 전략. 마케터는 Adobe Experience Platform과 같은 솔루션을 사용해 AI 기반의 실시간 고객 인텔리전스를 생성하고 개인화를 강화합니다.
• 의료. AI와 머신 러닝을 통해 의료 제공업체는 진단의 정확도를 높이고, 가상 비서를 통해 맞춤형 치료를 제공하고, 의료 사기를 감지할 수 있습니다.

AI와 머신 러닝의 미래

앞으로 AI와 머신 러닝에 대한 수요가 증가할 것으로 예상합니다. 2029년까지 AI 및 ML 산업의 가치는 2,090억 달러를 넘어설 것입니다.

AI는 초개인화된 소비자 경험을 전달할 뿐만 아니라 의학과 연구 분야를 혁신할 것입니다. 예를 들어, Adobe Real-Time CDP는 AI와 머신 러닝을 통해 고객을 확대하기 위한 인사이트와 실질적인 조치를 생성합니다. AI 및 머신 러닝 솔루션을 관리하는 STEM 직무에 대한 수요도 증가할 것입니다. 실제로, 컴퓨터 및 데이터 과학자 직무는 2031년까지 21% 증가할 것으로 예상됩니다.

AI와 머신 러닝이 비즈니스 혁신을 계속 이끌어나갈 것이라는 점은 분명합니다. 현재는 백그라운드에서 실행되는 기술이지만 앞으로는 업무와 일상생활에서 더욱 활발하게 사용될 것입니다.

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