이제는 일상용어가 되어버린 AI, 그리고 지난번에 언급했던 딥러닝 외에 머신러닝까지...
알고 보면 서로 다른 개념인데요,
오늘은 이 세 가지를 실생활 사례는 물론 산업별 사례와 함께 쉽게 이해할 수 있는 비교 가이드를 소개하겠습니다.
AI·머신러닝·딥러닝의 기본 개념
1. AI (Artificial Intelligence)
❇️ 뜻 : 인간처럼 학습하고 추론하며 이를 통해 문제를 해결하려는 기술 전반
❇️ 사례 :
🟢금융기관 상담 챗봇 : 단순문의 상담
🟢 음성비서 : 빅스비, 시리 등 일정관리, 검색지원
🟢 자율주행차 : 도로상황을 예측한 후 운전
2. 머신러닝 (Machine Learning)
❇️ 뜻 : 인공지능을 구현하는 방법 중의 하나로, 데이터를 학습해 스스로 규칙을 찾아내는 기술
❇️ 사례 :
🟢 스팸메일 분류 : 다수의 스팸메일의 특징을 학습해 스팸여부 자동판단
🟢 추 천 시스템 : 유튜브, 넷플릭스 등 시청 기록을 바탕으로 동영상, 영화 추천
🟢 금융사기 탐지 : 거래패턴을 학습한 후 이상거래 감지
3. 딥러닝 (Deep Learning)
❇️ 뜻 : 머신러닝의 하위 분야로서, 인간의 뇌 구조를 따라한 인공신경망을 이용해 데이터를 학습하는 기술
❇️ 사례 :
🟢 이미지 인식 : 구글 포토에서 얼굴을 자동으로 분류
🟢 음성 인식 : 유튜브 영상에서 자동으로 자막 생성
🟢 챗GPT : 문맥을 파악해서 인간과 같이 자연스러운 답변 생성
AI·머신러닝·딥러닝, 산업별 사례
위에 언급한 사례 외에도 각 산업별 활용사례는 다양합니다.
🏭 제조 & 산업
🟢 AI: 생산 공정의 자동화, 위험하거나 반복되는 업무의 협업 로봇 활용
🟢 머신러닝: 장비 센서 데이터 분석을 통해 이상 징후를 사전 감지
🟢 딥러닝: 공정 내 불량품 이미지를 자동으로 판독
🛍️ 마케팅
🟢 AI: 고객 문의에 대해 자동 응답, 맞춤형 광고 배너 생성
🟢 머신러닝: 구매 이력을 기반으로 고객별 맞춤형 제품 추천, 재고 수요 예측
🟢 딥러닝: 고객 리뷰 분석, 이미지 기반으로 고객에게 패션 추천
🎮 미디어 & 엔터테인먼트
🟢 AI: 자동 자막 생성, 거짓 뉴스 탐지
🟢 머신러닝: 음악, 동영상, 영화 등 추천 알고리즘
🟢 딥러닝: 게임 속 NPC(캐릭터) 행동 패턴 학습, 생성형 AI 활용한 영상 제작
🌍 환경 & 에너지
🟢 AI: 스마트 그리드 에너지 관리
🟢 머신러닝: 기후 데이터 분석을 통해 기후예측
🟢 딥러닝: 위성 이미지를 분석해 산림파괴나 해양오염을 감지
앞으로 이 기술들을 활용해서 얼마나 우리 삶을 변화시킬지
또한 어떤 신기술들이 세상에 모습을 드러낼지 사뭇 기대가 됩니다.