ML 대 AI 기술의 의미, 응용 프로그램 및 차이점

기계 학습은 어떻게 작동합니까?

기계 학습이라고 하는 인공 지능(AI) 및 컴퓨터 과학의 하위 분야는 데이터와 알고리즘을 사용하여 사람들이 학습하는 방식을 시뮬레이션하고 시스템의 정확도를 점진적으로 높이는 데 중점을 둡니다.

빠르게 확장되는 데이터 과학 분야에는 기계 학습이 중요한 요소로 포함됩니다. 알고리즘은 통계 기술을 사용하여 분류 또는 예측을 생성하도록 학습되어 데이터 마이닝 작업에서 필수적인 통찰력을 제공합니다. 이상적으로는 이러한 통찰력에서 내린 결정이 애플리케이션과 기업의 핵심 성장 지표에 영향을 미칩니다. 데이터 과학자는 가장 중요한 비즈니스 문제를 식별하고 이에 답하는 데 도움이 필요하기 때문에 빅 데이터가 개발되고 성장함에 따라 수요가 더 많아질 것입니다.

Market Research Future에 따르면 기계 학습 시장 점유율은 2020 년부터 2030 년까지 38.76 %의 CAGR 을 기록하여 1,065 억 2 천만 달러에이를 것으로 예상됩니다.

컴퓨터 시스템은 기계 학습 덕분에 이전 데이터를 사용하여 미래를 예측하거나 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 일부 결정을 내릴 수 있습니다. 방대한 양의 정형 및 반정형 데이터는 기계 학습 모델에 대한 기계 학습에서 신뢰할 수 있는 결과를 제공하거나 해당 데이터를 기반으로 예측을 수행하는 데 사용됩니다.

기계 학습에 사용되는 알고리즘은 과거 데이터를 사용하여 자가 학습합니다. 제한된 도메인에 대해서만 작동합니다. 예를 들어 개 사진을 찾기 위해 기계 학습 모델을 구축하는 경우 개 이미지에 대한 결과만 제공합니다. 그러나 고양이 이미지와 같은 추가 데이터를 추가하면 모델이 작동하지 않습니다. 기계 학습은 Facebook의 자동 친구 추천 기능, Google의 검색 엔진, 이메일 스팸 필터 및 온라인 추천 시스템을 포함한 다양한 응용 프로그램에서 활용됩니다.

AI란?

인공 지능(AI) 기술은 이전에 노동 집약적이었던 프로세스 또는 운영을 자동화하여 비즈니스 성과와 생산성을 높입니다. AI는 또한 인간이 할 수 없었던 규모로 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 기술은 상당한 비즈니스 이점이 있습니다. Market Research Future에 따르면 예상 기간 동안 인공 지능(AI) 시장은 41%의 CAGR로 3,113억 5천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. (2020-2030).

인구가 증가함에 따라 산업 사용자가 사용할 수 있는 데이터의 양도 증가합니다. 전 세계적으로 데이터 과학은 다양한 요인의 영향을 받는 이 광범위한 데이터에 대한 연구이며 AI도 그 중 하나입니다. 이러한 방대한 데이터 시트를 읽고 시장 하락과 추세를 평가하려면 딥 러닝, Python 프로그래밍 언어 및 기계 학습을 사용해야 합니다.

컴퓨팅 작업은 클라우드 스토리지와 이 원시 데이터의 그래픽 해석을 통해 사람이 읽을 수 있는 형식의 데이터를 사용할 수 있기 때문에 더욱 간단해졌습니다. 이 원시 데이터를 기반으로 IT 조직의 품질 테스터는 일반적으로 기업이 더 많은 사용자를 제품으로 끌어들이는 데 활용하는 테스트 사례를 만듭니다. 인공 지능 시장은 최첨단 컴퓨터 비전과 인간의 감정을 결합하여 오류가 가장 적은 인스턴스를 생성합니다.

인공 지능 시장 분석은 정교한 기계 학습 언어를 사용하여 데이터의 힘을 활용하고 많은 부문에 상당한 상업적 이점을 제공하는 강력한 알고리즘을 기반으로합니다. 개인이 사업 제안을 제공할 경우 시장의 잠재적인 손익 분석을 예측함으로써 AI는 개발자, 연구원 및 비즈니스를 위한 산업 수준의 전망을 생성했습니다.

디지털 플랫폼은 일상 생활을 지배했으며 학자들은 인공 지능 (AI)이 언젠가는 인간의 지성을 능가하고 아마도 인류를 마인드 컨트롤 할 수 있다고 경고했습니다. 인간의 행동과 패턴을 인식하고 음성 및 언어 인식을위한 분석 구조를 만들면 생산성을 높일 수 있다고 믿어집니다.

체스를 두거나 온라인으로 고객과 채팅하는 것과 같이 이전에는 사람의 입력이 필요했던 복잡한 활동을 수행하는 응용 프로그램은 인공 지능(AI)으로 알려지게 되었습니다. 이 구문과 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 하위 필드는 종종 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 변형이 있습니다. 예를 들어, 기계 학습은 수집하는 데이터를 기반으로 새로운 기술을 개발하거나 기존 기술을 향상시키는 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다.

다음은 기계 학습과 인공 지능 간의 몇 가지 중요한 차이점입니다.

• 인공 지능을 사용하여 컴퓨터는 인간의 행동을 모방 할 수 있습니다. 인공 지능의 한 분야인 기계 학습은

관련 보고서:

https://epsnews.com/2022/08/09/ai-has-room-to-grow-in-the-supply-chain/

https://cryptopositives.com/metaverse-vs-web-3-0/

http://icrowdnewswire.com/5g-vs-6g-what-is-difference-from-technology-standpoint

http://icrowdnewswire.com/advantages-and-disadvantages-of-5g-technology-and-their-applications

http://icrowdnewswire.com/ai-vs-rpa-differences-application-and-market-projection

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