머신러닝(ML)과 인공 지능(AI) - 차이점은 무엇인가요?
인공 지능과 머신 러닝의 차이에 대해 누가 신경을 쓰나요?
솔직히 저는 별 관심이 없었고, 사소하고 쓸모없는 상식에 대해 알아내는 데 시간을 낭비할 이유가 없다고 생각했습니다.
하지만 이 주제를 좀 더 자세히 살펴보니 제 선입견이 틀렸다는 것이 증명되었습니다.
이 시점에서 다음과 같은 사실이 분명해졌습니다 AI는 미래입니다 /AI는 미래입니다 따라서 이 주제에 정통한 것은 좋은 일이라는 것은 당연한 일입니다. 반대로 무지는 나쁜 것입니다.
이러한 기술이 넘쳐나는 현실에 대비하기 위해서는 다음과 같은 내용을 확실히 이해해야 합니다 aI의 기초
- 우리 사회를 재편할 중심 세력 중 하나입니다.
이러한 용어의 차이점을 이해하고, 더 확장하여 용어가 수반하는 범위를 이해하면 즉각적으로 명확성을 확보하고 도구를 더 잘 적용할 수 있습니다. 요컨대, 정보는 곧 힘입니다.
그럼... 시작해 봅시다!
**ML과 AI의 차이점은 무엇인가요 /AI?
크게 보면 인공 지능 는 인간 지능의 일부 특성이나 양식을 나타낼 수 있는 기계입니다.
이 정의는 매우 광범위하기 때문에 기본 머신 러닝(곧 설명)부터 완전한 지각 로봇 군주까지 모든 것이 포함됩니다.
따라서 인공 지능과 머신 러닝의 몇 가지 주요 차이점을 정의하는 것부터 시작하는 것이 현명합니다.
인공 지능은 가장 광범위한 용어이므로 이제 좀 더 구체적으로 살펴볼 차례입니다.
머신러닝과 딥러닝에 대해 이야기해 봅시다.
먼저, 이 모든 개념의 관계를 간략하게 살펴봅시다.
머신러닝의 핵심은 '예측 모델'에 불과합니다. 머신 러닝에는 (a) 학습할 데이터와 (b) 실제 학습을 수행하는 알고리즘이 있습니다.
알고리즘은 코드에 예상되는 데이터(X 또는 Y에 대한 데이터)와 이를 통해 수행할 작업을 알려주는 일련의 규칙일 뿐입니다.
머신 러닝 알고리즘의 품질은 알고리즘의 유용성을 결정하는 데 있어 '모든 것'입니다. 규칙이 비논리적이거나 심각하게 한도 제한이 있는 경우 유용한 인사이트를 제공할 수 없습니다.
의사 결정 트리, 강화 학습, 베이지안 네트워크는 수많은 분야 중 일부에 불과한 이 분야의 압도적인 기술적 깊이에 겁을 먹기 쉽지만, 이것만 기억하시면 괜찮을 것입니다:
머신 러닝은 기본적으로 들어오는 데이터를 이해하는 방법에 대한 일련의 규칙에 불과합니다
GPS 경로를 학습하여 운전자를 돕는 도구를 구축하려면 일방통행 도로의 법규를 알아야 합니다. 그렇지 않으면 처음에 생각만큼 편리하지 않은 '정말 빠른' 경로를 학습하기 시작할 수 있습니다.
그러나 규칙에 모든 변수에 대한 깊고 미묘한 이해가 반영되면 머신러닝은 불가능해 보이는 일을 해낼 수 있습니다.
전통적으로 정확한 시간 추정치를 제공하는 것은 프로젝트 관리자의 업무에서 가장 까다로운 부분 중 하나였습니다. 그러나 많은 사람들이 기계가 비슷한 수준의 작업을 수행할 수 있다는 사실에 놀랐습니다. ClickUp 은 현재 여러 사용자를 대상으로 개인이 어떤 작업을 수행할 가능성이 높은지 예측하는 ML 기능을 테스트하고 있습니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 주관적인 작업 추정과 같은 인간의 특성을 모방할 수 있는 작업 예측을 매우 유용할 정도로 정확하게 수행할 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 통해 피드백 주기를 단축할 수 있으며, 단 몇 주 만에 반자동화에서 완전 자동화된 한도 내 작업으로 전환하는 팀을 볼 수 있었습니다. 알고리즘이 수행할 수 있는 몇 가지 항목은 다음과 같습니다:
- 올바른 팀원에게 작업 예측 및 할당하기
- 관련성이 있는 댓글에 자동으로 사용자 태그 지정하기
- 특정 사용자와의 관련성에 따라 알림 및 업데이트 시각화하기
- 마감일을 지키지 못할 경우를 예측 및 판단하고 작업 시간 추정치를 수정합니다.
보너스: Copy AI Alternatives 프로젝트 관리 및 생산성 플랫폼은 빠르게 변화하고 있지만, ML/AI는 확실히 앞으로 계속될 프로젝트 관리 트렌드입니다.
이러한 새로운 기술이 프로젝트 관리에 어떤 영향을 미칠지 완전히 이해하기까지는 시간이 걸리겠지만, 비즈니스가 더 빨리 적응할수록 팀원들은 프로젝트 성공을 위해 더 긴밀하게 협력할 수 있을 것입니다.
미래는 기회를 가장 잘 포착할 수 있는 사람들이 차지하게 될 것이며, 그 중 가장 즉각적인 것이 바로 ML과 효과적인 AI라고 생각합니다.