인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)은 데이터 과학 및 기타 기술의 향후 동향을 논의하는 데 점점 더 많이 사용되는 유행어입니다. 그러나 이 두 개념이 정말 같은 포드에 들어 있는 완두콩입니까?
인공 지능은 다양한 작업을 스스로 수행하는 스마트 기계의 더 넓은 개념입니다. 머신 러닝은 다양한 유형의 알고리즘을 사용하여 제공된 데이터에서 머신이 학습하는 인공 지능의 응용 프로그램입니다. 따라서 머신 러닝은 분석 모델 구축을 자동화하는 데이터 분석 방법으로, 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 숨겨진 통찰력을 찾을 수 있도록 합니다. 우리의 모든 기술적 문제에 대한 완벽한 솔루션처럼 들리지 않습니까?

머신 러닝의 진화

컴퓨터 게임과 인공 지능 분야의 미국 개척자인 Arthur Samuel은 IBM 재직 시절 1959년에 '머신 러닝'이라는 용어를 만들었습니다. 초기에 머신 러닝은 컴퓨터가 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍되지 않고도 데이터의 패턴에서 학습할 수 있다는 이론과 함께 패턴 인식에서 태어났습니다. 인공 지능에 관심이 있는 연구원들은 나중에 컴퓨터나 기계가 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘을 개발했습니다. 그 결과 기계가 새로운 데이터에 노출될 때마다 독립적으로 적응할 수 있었습니다 .

새로운 것은 아니지만 최근 수십 년 동안 발전한 새로운 컴퓨팅 기술 덕분에 새로운 추진력을 얻고 있는 과학입니다.
금융 산업의 빅 ​​데이터 역할 및 급여

많은 기계 학습 알고리즘이 오랫동안 사용되어 왔습니다. 그러나 복잡한 수학적 계산을 대규모 데이터 세트에 자동으로 적용하는 기능은 새로운 발전이 목격되고 있습니다. 다음은 익숙할 수 있는 기계 학습 응용 프로그램의 몇 가지 예입니다.

• Amazon 및 Netflix의 온라인 권장 사항.
• YouTube는 플랫폼에서 테러 콘텐츠를 감지하고 제거합니다.
• 고객이 Twitter에서 귀하에 대해 말하는 내용 파악하기

머신 러닝의 부상

인터넷의 출현과 생성, 저장 및 분석에 사용할 수 있는 디지털 정보의 엄청난 증가 는 기계 학습의 출현을 이끈 두 가지 중요한 요소로 보입니다 . 인터넷에서 가져온 양질의 데이터의 규모, 경제적인 데이터 저장 옵션 및 개선된 데이터 처리 기능으로 인해 머신 러닝 알고리즘은 최근 인공 지능의 발전을 빠른 속도로 추진하는 수단으로 간주됩니다.

신경망

신경망은 제공된 데이터를 기반으로 진술, 결정 또는 예측을 할 수 있게 함으로써 확률 시스템에서 작동합니다. 또한 피드백 루프는 감지 를 통해 추가 "학습"을 가능하게 합니다 . 또한 결정이 옳은지 그른지에 따라 학습 과정을 수정합니다.
인공 신경망 은 동물 뇌 의 뉴런에서 영감을 받은 노드 네트워크가 있는 컴퓨터 시스템입니다 . 이러한 네트워크는 알고리즘에 패턴을 정확히 인식하고 분류하는 방법을 알려주기보다 예제 를 통해 패턴을 인식하고 분류하도록 가르칠 수 있습니다 . 신경망의 기계 학습 파생 응용 프로그램은 텍스트 조각을 읽고 텍스트의 특성을 인식할 수 있습니다 . 그들은 또한 음악을 듣고 , 그것이 누군가를 행복하게 할지 슬프게 할지 결정하고, 유사한 음악의 다른 조각을 찾을 수 있습니다. 게다가 같은 분위기나 주제를 표현하는 음악도 작곡할 수 있습니다.
머지 않은 미래에는 머신 러닝과 인공 지능의 도움으로 자연어 처리(NLP)라고 하는 AI의 또 다른 새로운 분야 덕분에 사람이 전자 장치 및 디지털 정보와 통신하고 상호 작용할 수 있어야 합니다. NLP는 지난 몇 년 동안 최첨단 혁신의 원천이 되었으며 기계 학습에 크게 의존하고 있습니다.

NLP 응용 프로그램은 문자와 음성의 인간 의사 소통을 이해하고 다양한 언어를 사용하여 의사 소통을 시도합니다. 이러한 맥락에서 머신 러닝은 기계가 인간 언어의 뉘앙스를 이해하고 특정 청중이 이해할 수 있는 방식으로 응답하도록 돕습니다.
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그렇다면 실제로 누가 사용하고 있습니까?

많은 양의 데이터를 다루는 대부분의 산업은 머신 러닝의 가치를 인식하고 있습니다. 대기업은 저장된 데이터에서 중요한 실시간 실행 가능한 통찰력을 얻으므로 효율성을 높이거나 경쟁업체보다 우위를 점할 수 있습니다.

금융 서비스

은행 및 기타 기업은 기계 학습을 사용하여 생성된 데이터에서 중요한 통찰력을 식별하여 사기를 방지합니다. 이러한 통찰력을 통해 투자 기회를 식별하거나 투자자가 거래 시기를 알 수 있습니다. 데이터 마이닝은 또한 고위험 프로필을 가진 고객을 식별하거나 사이버 감시를 사용하여 사기에 대해 고객에게 경고함으로써 신원 도용을 최소화할 수 있습니다.

마케팅과 판매

전자 상거래 웹사이트는 기계 학습 기술을 사용하여 이전 구매를 기반으로 구매 내역을 분석하고, 좋아할 만한 항목을 추천하고 다른 항목을 홍보합니다. 소매 업계는 데이터를 캡처하고, 분석하고, 쇼핑 경험을 개인화하거나 마케팅 캠페인을 구현하는 데 사용하는 웹사이트의 기능을 활용하고 있습니다.
요약하자면, 인공 지능, 특히 기계 학습은 확실히 오늘날 많은 것을 제공합니다. 일상적인 작업을 자동화하고 창의적인 통찰력을 제공한다는 약속으로 은행에서 의료 및 제조에 이르기까지 모든 부문의 산업이 혜택을 누리고 있습니다.

결국 과학자들은 특히 인터넷 영역에서 챗봇 의 출현으로 다양한 자동화 기능의 속도를 높일 수 있는 인간과 유사한 인공 지능을 개발하기를 희망합니다 . 최근 몇 년 동안 우리가 목격한 흥미진진한 발전의 대부분은 기계 학습에 의해 초래된 인공 지능의 점진적인 변화 덕분입니다. 이것이 바로 머신 러닝이 데이터 과학 분야에서 차세대 주요 기술이 될 태세를 갖춘 이유입니다.
따라서 앞서가기 위해 스스로 UpGrad하십시오 .