머신 러닝과 인공 지능은 한동안 인기있는 주제 였지만 사람들은 서로의 관계를 알지 못합니다. 많은 사람들은 그들이 서로 교환 할 수 있다고 생각하지만 여기에 놀라운 사실이 있습니다. 그러나 AI의 기본 프레임 워크가 없으면 데이터 중심 학습의 엔진 인 기계 학습 (ML)은 번성 할 수 없습니다.

이 계시는 흥미로운 질문을 제기합니다. AI는 ML없이 어떻게 기능합니까? ML이 AI에 전적으로 의존하는 이유는 무엇입니까? 비즈니스는 어떻게 이러한 관계를 활용하여 혁신과 효율성을 주도 할 수 있습니까? 이 두 혁신적인 기술 사이의 매혹적인 상호 작용을 살펴보고 그들이 우리의 미래에 어떤 영향을 미치는지 알아 봅시다.

ML없는 AI는 무엇입니까?

AI는 의사 결정, 문제 해결 및 자연어 이해와 같은 과제를 수행하기 위해 인간 지능을 시뮬레이션하는 기계의 광범위한 개념입니다. 반드시 ML이 작동하는 것은 아닙니다. 규칙 기반 AI 시스템은 데이터로부터 학습하기보다는 사전 정의 된 규칙과 논리에 의존합니다. 의사 결정 트리를 기반으로하는 초기 챗봇은 ML없이 AI를 예시합니다. 특정 작업을 수행하지만 자율적으로 개선 할 수는 없습니다.

ML이없는 AI는 사전 정의 된 지침으로 제한되며 데이터에서 적응하거나 학습 할 수있는 능력이 부족합니다.

AI 없이는 ML이 존재할 수없는 이유

AI의 하위 집합 인 머신 러닝에는 명시적인 프로그래밍없이 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키기 위해 데이터에서 학습하는 시스템이 포함됩니다. ML은 AI의 원칙에 의존하여 데이터를 해석, 분석 및 행동합니다. ML 알고리즘은 AI의 기초 프레임 워크를 사용하여 언어를 처리하거나 이미지를 인식하거나 트렌드를 예측합니다.

AI가 없으면 ML에는 지능을 시뮬레이션하기위한 아키텍처가 부족합니다. AI는 "사고 프레임 워크"를 제공하는 반면 ML은 "학습 메커니즘"을 제공합니다. 이 공생 관계는 예측 분석 또는 권장 엔진과 같은 ML 중심 시스템이 효과적으로 작동 할 수 있도록합니다.

비즈니스가 ML없이 AI를 활용하는 방법

많은 산업은 여전히 ​​ML을 통합하지 않는 AI 시스템에 의존합니다. 이러한 시스템은 최소한의 적응성이 필요한 작업에 비용 효율적이고 효율적입니다.

ml가없는 AI의 예

• 규칙 기반 자동화 : 고객 서비스에서 AI 기반 IVR(대화형 음성 응답) 시스템은 고정된 규칙을 사용하여 통화를 라우팅합니다.
• 전문가 시스템 : 건강 관리에 사용되는 전문가 시스템은 사전 정의 된 의료 지식을 기반으로 환자 증상을 분석하여 권장 사항을 제공합니다.
• 간단한 챗봇 : 의사결정 트리 논리를 따르는 초기 챗봇은 ML 기반 통찰력 없이 기본적인 상호 작용을 수행합니다.

이러한 시스템은 데이터가 부족하거나 실시간 학습이 불필요한 시나리오에 이상적입니다.

고급 응용 프로그램의 상호 의존성

최신 AI 응용 프로그램은 종종 ML을 통합하여 동적 인 데이터가 풍부한 환경을 처리합니다. 예를 들어:

• 은행의 사기 탐지 : AI는 비정상적인 패턴을 감지하기위한 프레임 워크를 설정하는 반면, ML 알고리즘은 시간이 지남에 따라 새로운 사기 행동을 배우고 적응시킵니다.
• 개인화 마케팅 : AI는 고객 상호작용 플랫폼을 제공하고, ML은 사용자 행동을 분석하여 개인화를 개선합니다.
• 의료 진단 : AI는 환자 데이터 처리를 용이하게 하고, ML은 지속적인 학습을 통해 진단 정확도를 향상시킵니다.

이 예에서 ML이없는 AI는 정적 결과를 제공하는 반면, ML은 진화하는 시나리오에 필요한 민첩성과 정확도를 추가합니다.

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AI 및 ML에 대한 오해

그들의 차이에도 불구하고, 많은 사람들은 AI와 ML이 상호 교환 가능하다고 가정합니다. 이러한 오해는 비즈니스 구현에서 비현실적인 기대로 이어질 수 있습니다. 다음은 일반적인 신화입니다.

• 신화: AI는 항상 ML을 포함합니다.
  • 현실 : 많은 AI 시스템은 ML없이 효과적으로 기능합니다.
• 신화: ML은 AI와 독립적으로 작동 할 수 있습니다.
  • 현실 : ML은 AI의 하위 집합이며 지능을 시뮬레이션하기위한 프레임 워크에 따라 다릅니다.

이러한 차이를 이해하면 비즈니스가 현실적인 목표를 설정하고 자원을 효과적으로 할당하는 데 도움이됩니다.

이것이 사업에 중요한 이유

AI 및 ML 솔루션을 탐색하는 회사의 경우 차이는 문제 해결 및 투자에 어떻게 접근하는지 결정합니다.

• ML없는 AI : 예측 가능한 패턴과 최소 변동성이있는 작업에 적합합니다.
• ML과 AI : 적응성 및 확장 성이 필요한 데이터 중심 산업에 필수적입니다.

비즈니스는 운영의 특정 요구를 식별함으로써 AI 및 ML 기술의 올바른 조합을 선택할 수 있습니다.

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다음에

AI는 독립적으로 작동할 수 있지만 ML과 결합하면 그 잠재력이 향상됩니다. ML은 AI의 프레임워크에 따라 지능을 시뮬레이션하고 학습을 추진합니다. 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고 기술 투자 수익을 최적화하기 위해 이러한 역학을 이해해야 합니다. AI와 ML의 이러한 복잡한 관계는 미래 기술의 방향을 결정하는 데 매우 중요합니다.