안녕하세요. 과학전문가 Trail Blazer 입니다.

인공지능은 컴퓨터가 저장된 어떤 분야의 지식을 바탕으로 작업을 처리할 수 있도록 지능을 부여한 기술을 인공지능이라 부릅니다.

(과거에 MS-DOS 시절 게임은 입력된 데이터들로만 게임을 진행시켰는데 이러한 경우도 인공지능이라 부릅니다.)

머신러닝은 컴퓨터가 스스로 지식을 습득하고 학습하여 인공지능을 계속 업그레이드 시키는 기술입니다.

(인공지능 알파고가 바둑기보를 계속 분석하여 바둑을 두었던 이유도 바로 이 머신러닝을 이용해서 가능했던 것입니다.)

새로운 용어는 계속 나오고 있기 때문에 꾸준히 신문을 읽고 많은 매거진을 보는것이 가장 좋은 방법입니다.

그리고 가능하다면 학술논문을 찾아보는 것도 좋은 방법입니다.

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 서로 연관되어 있지만 별개의 개념입니다.

AI는 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정, 언어 번역 등 일반적으로 인간과 같은 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계의 능력을 말합니다. AI 시스템은 규칙 기반 또는 학습 기반일 수 있습니다.

반면에 머신러닝은 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 컴퓨터가 데이터를 학습하고 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. ML 시스템은 일반적으로 학습 기반이며 감독, 비감독 또는 반감독이 가능합니다.

즉, AI는 인간과 유사한 지능을 발휘할 수 있는 모든 기계 또는 시스템을 포괄하는 광범위한 분야인 반면, ML은 시간이 지남에 따라 작업을 더 정확하게 수행하기 위해 데이터를 학습할 수 있는 알고리즘을 구축하는 데 중점을 둔 AI 내의 특정 접근 방식입니다.

안녕하세요. 김재윤 과학전문가입니다.

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 서로 연관되어 있지만, 다른 개념입니다.

인공지능은 인간의 지능을 모방하고 구현하는 기술을 일컫는데, 이는 광범위한 범주를 갖습니다. AI는 인간의 지능적인 작업을 수행하는 컴퓨터 프로그램 또는 시스템을 만드는데 사용되며, 문제를 해결하거나 판단을 내리는 데 필요한 지능을 갖추게 됩니다.

머신러닝은 데이터를 이용해 스스로 학습하는 인공지능의 하위 분야입니다. 즉, 머신러닝은 컴퓨터 프로그램이 데이터를 분석하고, 이 데이터를 기반으로 스스로 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 알고리즘을 개발하는 기술입니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 알고리즘이 자동으로 예측 모델을 만들어내는데, 이는 일반적으로 이전의 데이터를 분석하고 해당 데이터의 패턴을 찾는 과정으로 이루어집니다.

즉, 인공지능은 기계가 지능적인 작업을 수행하는 기술을 말하고, 머신러닝은 인공지능이 데이터를 기반으로 스스로 학습하는 방식을 말합니다. 따라서, 머신러닝은 인공지능의 일종으로 볼 수 있습니다.

안녕하세요. 류경범 과학전문가입니다.

간단하게 머신러닝은 인공지능의 다양한 분야 중 하나입니다.

참고로 딥러닝은 머신러닝 중 하나의 또 하나의 분야입니다.

즉 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 순서로 범위가 큽니다.

인공지능(AI (artificial intelligence))은 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술입니다.

그리고 머신러닝은 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야입니다.

딥러닝은 많은 머신러닝 알고리즘 중에 인공 신경망을 기반으로 한 방법들을 통칭하는 것입니다.

마지막으로 빅데이터는 이러한 AI가 학습하는 그리고 학습한 데이터들입니다.

정리하자면 AI, 인공지능 은 기계가 사람처럼 사고하고 행동하는 것을 말하며, 머신러닝 은 이미 있는 특징들을 이용해서 학습을 하는 기술입니다.

안녕하세요. 이종민 과학전문가입니다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)과 머신 러닝(Machine Learning, ML)은 서로 밀접한 관련이 있지만, 다음과 같은 차이점이 있습니다.

• 인공지능: 인공적으로 구현한 지능을 가진 시스템 전반을 나타내는 개념입니다. 즉, 인간과 같은 지능을 가진 컴퓨터 시스템이라고 할 수 있습니다. 이러한 인공지능 시스템은 사람이 하는 일을 모방하거나, 인간이 할 수 없는 일을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.

• 머신 러닝: 머신 러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 통해 결정을 내리는 시스템을 만드는 것입니다. 즉, 데이터와 알고리즘을 이용하여 시스템이 스스로 학습하고 발전하는 것을 말합니다. 머신 러닝은 대규모의 데이터를 처리하고 분석하며, 패턴과 통계적 추세를 파악하여 예측, 분류, 군집화, 감지 등의 문제를 해결할 수 있습니다.

따라서, 인공지능은 머신 러닝을 비롯한 다양한 분야를 포괄하는 개념이며, 머신 러닝은 인공지능의 한 분야로, 대규모 데이터와 알고리즘을 이용하여 스스로 학습하고 발전하는 시스템을 만드는 것입니다.

안녕하세요. 김학영 과학전문가입니다.인공지능과 머신러닝은 서로 관련이 있지만, 차이가 있습니다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능적인 활동을 모방하고 컴퓨터 시스템에 적용하는 분야입니다. 컴퓨터 시스템이 인간의 판단력, 추론능력, 자연어 이해, 감성 등 다양한 지능적인 활동을 수행할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

머신러닝(Machine Learning, ML)은 인공지능을 구현하는 방법 중 하나입니다. 머신러닝은 데이터와 통계적 알고리즘을 이용하여 시스템 스스로 학습하고, 데이터에서 패턴을 발견하고 예측 모델을 구축합니다. 머신러닝은 일반적으로 데이터를 수집하고 분석하여 시스템을 개발하는 데 중점을 둡니다.

따라서, 인공지능은 인간의 학습 능력과 같은 일련의 인간적인 특성을 지닌 시스템을 만드는 것을 목표로 하며, 머신러닝은 통계학적인 모델링을 통해 기계가 스스로 학습하도록 하는 것을 중점으로 합니다. 머신러닝은 인공지능을 구현하는 하나의 방법일 뿐이며, 다른 인공지능 기술과 결합하여 더 높은 수준의 인공지능을 구현할 수 있습니다

안녕하세요. 김경욱 과학전문가입니다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간이 수행하는 지능적인 작업을 컴퓨터가 수행하는 것을 의미합니다. 이것은 기계학습, 자연어 처리, 이미지 처리, 음성인식 등 다양한 기술을 포함합니다.

반면에 머신 러닝(Machine Learning, ML)은 AI의 한 분야로서, 컴퓨터 시스템에 데이터를 제공하고 이를 분석하여 규칙을 학습하도록 하는 기술입니다. 이러한 규칙은 데이터를 기반으로 예측, 분류, 군집화 등 다양한 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

따라서 머신 러닝은 인공지능의 한 부분으로 볼 수 있습니다. 머신 러닝은 학습 데이터를 기반으로 하여 모델을 만들고, 이를 이용하여 새로운 데이터를 분류하거나 예측하는 작업을 수행합니다. 반면에 인공지능은 이러한 머신 러닝 기술을 포함하여, 인간의 지능적인 작업을 수행하는 모든 분야를 아우릅니다.

안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.

인공지능은 인간의 지능을 기계나 컴퓨터 등으로 구현한 것으로, 학습, 추론, 문제 해결, 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 응용됩니다.

머신 러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터와 통계학적인 모델링 기법을 이용하여 컴퓨터가 자동으로 학습하고 예측하는 기술입니다. 머신 러닝은 기계학습, 딥 러닝, 강화학습 등 다양한 분야로 나뉘어지며, 이를 이용하여 이미지 인식, 자연어 처리, 게임 AI, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 적용됩니다.

안녕하세요. 과학전문가입니다.

머신러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 것입니다. 인공지능은 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 활용해 컴퓨터로 구현하는 기술입니다. 인공지능이 더 상위의 개념입니다.

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