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AI/ML(Artificial Intelligence/Machine Learning)은 인간처럼 생각하고, 학습하고, 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터 프로그램 및 알고리즘 개발에 중점을 둔 컴퓨터 과학의 성장하는 분야입니다. AI/ML 기술은 자율 주행 차량에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.
AI/ML은 다양한 기술과 기술을 포괄하는 광범위한 컴퓨터 과학 분야입니다. AI/ML의 핵심은 인간처럼 생각하고 학습하고 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터 프로그램과 알고리즘을 만드는 것입니다. AI/ML 기술은 자율 주행 차량에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.
AI/ML의 핵심 구성 요소는 알고리즘과 데이터입니다. 알고리즘은 컴퓨터에게 문제를 해결하는 방법을 알려주는 명령 집합입니다. 데이터는 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 입력이며 예측을 만드는 데 사용됩니다.
AI/ML 알고리즘은 지도 학습과 비지도 학습의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 감독 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 훈련되며 보이지 않는 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 비지도 학습 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 훈련되며 데이터에서 패턴과 관계를 발견하는 데 사용됩니다.
AI/ML의 뿌리는 1940년대 Alan Turing이 인간처럼 생각하는 컴퓨터의 능력을 측정하는 방법으로 Turing Test를 제안했을 때 시작되었습니다. 1950년대에 AI 연구는 미국 정부로부터 많은 자금을 지원받았고 AI 연구는 번성했습니다. 1960년대에 AI 연구는 상징적 추론과 지식 표현에 초점을 맞추었습니다. 1970년대와 1980년대에 AI 연구는 규칙 기반 시스템과 전문가 시스템에 중점을 두었습니다.
1990년대에 AI 연구는 신경망과 기계 학습에 중점을 두었습니다. 신경망은 인간의 두뇌를 모델로 한 컴퓨터 시스템이며 기계 학습 알고리즘은 이러한 시스템이 데이터의 패턴을 인식하도록 훈련하는 데 사용됩니다. 2000년대와 2010년대에 AI/ML 기술은 점점 대중화되었으며 현재 자율주행차에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 사용되고 있습니다.
AI/ML 기술에는 다양한 기능이 있습니다. 가장 일반적인 기능 중 일부는 다음과 같습니다.
AI/ML 기술의 한 예는 자율 주행 차량입니다. 자율 주행 차량은 AI/ML 알고리즘을 사용하여 의사 결정을 내리고 환경을 탐색합니다. AI/ML 알고리즘은 다른 차량, 보행자 및 교통 신호와 같은 환경의 객체를 인식하는 데 사용됩니다. 알고리즘은 또한 어떤 경로를 택하고 언제 정지하거나 가속할지와 같이 환경을 탐색하는 방법에 대한 결정을 내리는 데 사용됩니다.
AI/ML 기술의 장점은 다음과 같습니다.
AI/ML 기술의 단점은 다음과 같습니다.
AI/ML 기술은 오용 가능성으로 인해 논란의 대상이 되어 왔습니다. AI/ML 알고리즘은 편향되거나 차별적인 결정을 내리는 데 사용될 수 있으며 사람들의 프라이버시를 침해하는 데 사용될 수 있습니다. AI/ML 기술은 또한 사회에서 기술의 역할과 인간 노동을 대체할 AI/ML 알고리즘의 잠재력에 대한 윤리적 질문을 제기합니다.
AI/ML 기술은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 및 데이터 과학을 비롯한 다양한 다른 컴퓨터 과학 분야와 관련이 있습니다.
AI/ML 기술은 우리가 기술 및 주변 세계와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI/ML 알고리즘을 사용하여 일상적인 작업을 자동화하고 빠르고 정확하게 결정을 내리고 예술과 음악을 만들 수도 있습니다.
AI/ML 기술은 빠르게 발전하고 있으며 자율 주행 차량에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 사용되고 있습니다. AI/ML 기술이 계속 발전함에 따라 우리 삶에서 점점 더 중요해질 것입니다.