AI 대 기계 학습 대 딥 러닝: 어떻게 다른가요?

기술의 많은 발전과 사회적 변화로 인해 다양한 개념과 적용 가능성에서 길을 잃기 쉽습니다.

여기에 좋은 예가 있습니다. 인공 지능(AI)은 공상 과학 스토리텔링에 자주 사용되며 잘 알려진 용어이지만 실제로 무엇을 제공하는지 알고 있습니까?

"AI vs 머신 러닝 vs 딥 러닝"의 차이점에 대해 생각해 본 적이 있습니까?

이러한 각 개념은 목적에 부합하며 다르게 구현할 수 있습니다.

쉽게 하기 위해 이러한 용어와 회사의 일상 생활에서 해당 용어의 적용 가능성을 설명하기 위해 이 기사를 작성했습니다.

이러한 차이점과 다음 주제에 대해 설명합니다.

인공 지능이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

AI는 인간의 직접적인 참여 없이 독립적으로 사고하고 행동할 수 있는 시스템과 기계의 개발을 의미합니다.

스프레드시트에서 데이터를 추출하는 것과 같은 단순한 작업과 기계 자동화와 같은 보다 복잡한 프로세스를 다룹니다.

이러한 종류의 기술을 통해 기계는 작업을 수행할 뿐만 아니라 주변 환경과 상호 작용할 수 있습니다.

이 개념은 1950년대에 등장했으며 특히 SF 영화에서 이 용어가 등장하면서 항상 사회의 호기심을 불러일으키는 주제였습니다.

AI는 다양한 기업과 부문에서 현실이 되었습니다. 프로세스가 능률화되고 결정이 더 정확하며 전체 작업 환경이 이점을 얻습니다.

공통 시스템은 데이터를 분석하고 오류를 지적할 수 있는 반면 AI는 시나리오와 상황을 해석할 수 있습니다. 예를 들어 전자 상거래에서 사기 시도를 식별할 수 있습니다.

간단히 말해서, 기계와 시스템에서 인간 두뇌의 기능을 시뮬레이션하고 정보와 데이터를 해석하여 일상 업무에 사용하는 방법입니다.

어떻게 적용할 수 있습니까?

마케팅 계획이나 회사의 다른 영역에서 AI의 가능한 응용 프로그램이 무엇인지 알고 싶습니까?

몇 가지 예를 확인하십시오.

예측 분석

데이터 사용은 오늘날 모든 기업의 성공을 위한 기본 요소이며, 이를 수행하는 가장 효율적인 방법 중 하나는 예측 분석을 통한 것입니다.

데이터와 메트릭을 연구하여 추세를 정의할 수 있습니다. 예를 들어 상점은 AI를 사용하여 재고를 더 잘 평가할 수 있으므로 품목이 다 떨어지거나 쌓이는 것을 방지할 수 있습니다.

자동화된 대화

AI의 혜택을 받는 또 다른 영역은 고객 서비스입니다.

팀이 사용자와 기본적인 접촉을 하도록 하는 대신 챗봇이 간단한 질문에 답하거나 특정 주제를 전문으로 하는 직원에게 대화를 유도할 수도 있습니다.

아이디어는 보다 유동적인 고객 경험을 제공하기 위해 단계를 최적화하는 것입니다.

성능 모니터링

관리자는 생산성과 관련하여 AI의 이점도 누릴 수 있습니다.

시스템은 누가 잘 수행하고 있고 누가 개선해야 하는지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

세부 정보는 원격 작업 중에 팀의 각 전문가의 성과를 면밀히 모니터링하는 것이 쉽지 않은 경우와 같이 매우 유용할 수 있습니다 .

개인 비서

AI는 또한 개인 비서로서의 공간을 확보하고 있습니다.

한 예로 사용자의 음성 명령을 식별하고 특정 작업을 수행할 수 있는 Amazon의 Alexa가 있습니다 .

Apple의 Siri는 개인 비서 도구로서의 AI의 또 다른 예입니다.

바쁜 일상에서 이 기능은 약속을 기억하고 질문에 답하거나 이메일을 보내는 데 도움이 될 수 있습니다.

기계 학습은 어떻게 작동합니까?

머신 러닝은 AI가 작동하는 기본 프로세스입니다.

이 기술은 로봇이나 시스템이 처리하는 데이터와 정보로부터 학습하는 능력을 포함합니다.

인간의 참여 없이 행동 패턴을 식별하고 지능적인 결정을 내리는 것도 가능합니다 .

이 개념은 AI의 인간화 과정에 필수적입니다.

챗봇과 대화하다가 전자상거래 사이트에서 구매한 것과 같은 이전 정보가 챗봇에 있다는 것을 깨달은 적이 있습니까?

머신 러닝은 의심할 여지 없이 그 시스템의 일부였습니다.

이름에서 알 수 있듯 이 기술을 통해 기계는 인간의 사고 과정을 모방하여 보다 인간화된 경험을 제공하고 학습하고 진화할 수 있습니다.

따라서 이러한 인공적인 사고는 일련의 새로운 기회와 대안을 가능하게 합니다.

머신 러닝을 사용하면 시스템 자체가 최상의 결정을 내리는 방법을 추론하고 이해할 수 있기 때문에 회사는 많은 프로세스에서 사람의 참여가 덜 필요합니다 .

CRM 시스템을 보다 효율적으로 만들거나 공장의 기계를 자동화하는 것과 같은 다양한 상황에서 사용할 수 있습니다.

어떻게 적용할 수 있습니까?

머신 러닝의 가장 큰 장점 중 하나는 부문이나 규모에 관계없이 회사의 다양한 영역에 적용할 수 있다는 것입니다.

주요 대안을 찾으려면 계속 읽으십시오.

인간화된 챗봇

Forbes 조사에 따르면 웹사이트에서 채팅을 사용할 때 소비자의 86% 이상이 사람과 대화하는 것을 선호합니다.

이 문제를 극복하는 한 가지 방법은 기계 학습에 투자하는 것입니다. 기계 학습 은 사용자 행동의 패턴을 이해하고 목소리 톤, 권장 사항 또는 제안된 절차를 변경할 수도 있기 때문입니다.

보다 정확한 보고서

Digital Transformation의 가장 큰 장점 중 하나는 보고서 및 스프레드시트 작성과 같은 관료적 작업을 용이하게 한다는 것입니다.

머신 러닝은 원시 데이터를 정보로 전환하고 결과적으로 팀을 위한 귀중한 통찰력을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다 .

이러한 방식으로 마케팅 또는 영업 전문가는 캠페인 세분화 또는 판매 마감에 대한 보다 정확한 세부 정보를 얻을 수 있습니다.

추천 시스템

머신 러닝의 또 다른 이점은 권장 사항입니다.

예를 들어 전자 상거래 회사는 페이지에서 사용자의 행동에 따라 세분화된 캠페인을 실행할 수 있습니다 .

이러한 방식으로 소비자는 자신의 관심사와 관련된 보다 정확한 추천을 받아 구매 가능성을 높입니다.

치열한 경쟁의 시기에 이것은 적절한 차별점이 될 수 있습니다.

더 세분화된 콘텐츠

기계 학습은 인바운드 마케팅 전략에도 유용할 수 있습니다.

훌륭한 카피라이터 외에도 독자에게 흥미로울 수 있는 것에 대한 가치 있는 통찰력에 의존하는 것이 중요합니다.

기계는 대상 청중에게 더 큰 영향을 미칠 수 있는 주제와 대화형 자료와 같은 콘텐츠 형식까지 식별 할 수 있습니다.

딥 러닝이란 무엇이며 어디에 적용됩니까?

딥 러닝은 머신 러닝의 훨씬 더 발전된 프로세스입니다.

그 능력은 너무 높아서 어떤 과정에 인간의 참여 없이 감독되지 않은 학습 수준에 도달할 수 있습니다.

이 모든 것은 매우 높은 수준에서 인간 두뇌의 기능을 시뮬레이션하는 시스템 때문에 가능합니다.

따라서 딥 러닝은 보다 심오한 알고리즘 계층 덕분에 기계 학습의 진화입니다 .

이 구조로 기계는 사물을 인식하고, 음성 명령을 이해하고, 언어를 번역하고, 결정을 내릴 수도 있습니다.

학습과 개발을 계속하기 위해 인간의 감독조차 필요하지 않습니다.

예를 들어 딥 러닝은 빅 데이터와 관련하여 가장 효율적인 기술입니다. 결국, 그렇게 많은 정보를 해석하는 것은 그렇게 간단하지 않지만 기본입니다.

이것은 소셜 네트워크, 시스템, 검색 엔진과 같은 가장 다양한 소스에서 중요한 데이터를 추출하는 솔루션이 될 수 있습니다 .

이러한 고용량의 이유는 높은 수준의 인공 신경망을 사용하여 인간의 두뇌를 매우 유사한 방식으로 재현하고 데이터와 정보를 해석할 때 비선형 접근이 가능하기 때문입니다.

어떻게 적용할 수 있습니까?

기업에서 딥러닝 적용 가능성은? 몇 가지 제안을 확인하십시오!

사기 감지

시스템이 행동을 식별할 수 있으므로 금융 거래에서 사기를 탐지하거나 시스템에 액세스하기 위한 인증까지 탐지할 수 있습니다.

딥 러닝은 비선형 방식으로 작동 하므로 이 기술은 다양한 시나리오 및 동작과 관련되어 특정 작업이 적절하지 않고 문제를 나타낼 수 있음을 이해합니다.

감독되지 않는 자동화

Google과 Uber는 딥 러닝을 사용하여 AI가 자동차를 제어할 수 있도록 합니다.

아직 개발 중이지만 이미 상당히 발전한 과정입니다.

이것은 모두 교통 상황에서 일상적인 상황에 반응할 수 있는 시스템의 높은 학습 능력 덕분 입니다.

감독 없이도 문제 없이 승객을 태울 수 있습니다.

얼굴 인식

많은 스마트폰이 이미 안면 인식 시스템을 제공합니다.

이 과정은 비교적 간단해 보이며 딥러닝과 직접적인 관련이 있습니다.

이 기술은 세부 사항을 식별 하여 얼굴 표정을 판별하고 구별할 수 있어 사용자에게 최고의 보안을 보장합니다.

AI 대 기계 학습 대 딥 러닝: 주요 차이점은 무엇입니까?

이제 AI, 머신 러닝 및 딥 러닝에 대해 더 많이 알게 되었으므로 이들 간의 차이점을 이해하는 것이 더 쉬울 것입니다.

요컨대, 마지막 두 기술은 첫 번째 세계의 일부입니다.

이는 프로세스의 진화로, 시스템이 인간의 간섭 없이 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

따라서 AI는 기계가 스스로 결정을 내릴 수 있지만 능력이 높지 않은 인공 추론의 초기 단계입니다.

머신 러닝과 딥 러닝은 시스템과 머신이 더 큰 자율성을 갖고 추론 능력과 결과적으로 의사 결정 능력을 증가시키는 훨씬 더 복잡한 단계입니다.

머신 러닝과 딥 러닝 사이에서 이름은 차이점을 나타내는 좋은 지표입니다.

"딥"이라는 용어에서 알 수 있듯이 딥 러닝은 훨씬 더 복잡 하고 고급 머신 러닝을 포함합니다.

이 시스템은 알고리즘 계층에서 인공 신경망을 생성하여 사람의 참여 없이 스스로 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

요약하면 세 가지 기술은 논리와 알고리즘이 다르기 때문에 회사 내에서 서로 다른 목표와 적용 가능성을 가질 수 있습니다.

그러나 그것들은 다양한 정도의 능력을 나타내면서 서로를 보완합니다. 각각의 용도는 요구에 따라 다릅니다.

마무리: 새로 얻은 AI 지식으로 앞으로 나아가기

"AI 대 기계 학습 대 딥 러닝"이라는 질문에 대한 답을 아는 것 이상으로 이러한 기술을 통합하여 전략을 더 잘 수행하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.

각 개념의 차이점을 이해하면 더 나은 결과를 얻기 위해 다양한 영역과 부문을 활용하여 조직 내에서 개념을 보다 포괄적이고 완전하게 사용할 수 있습니다.

사용된 기술 외에도 원하는 곳으로 이동하기 위해 관련 정보와 데이터에 의존하는 것이 중요합니다.

이제 알았으니 마케팅에서 AI의 역할 에 대한 녹화된 웨비나를 시청하는 것은 어떻습니까?

특별 게스트는 PR 20/20 및 Marketing Artificial Intelligence Institute의 설립자이자 CEO인 Paul Roetzer입니다!