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소개
기계 학습과 인공 지능은 소프트웨어 개발에서 가장 흥미롭고 빠르게 발전하는 두 가지 분야입니다. 그들은 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있으며 많은 산업에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다. 이번 포스트에서는 머신러닝과 인공지능의 기초를 살펴보고 소프트웨어 개발에 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 논의할 것입니다.
기계 학습이란 무엇입니까?
기계 학습은 데이터에서 학습할 수 있는 시스템 구축에 중점을 둔 인공 지능의 하위 집합입니다. 기계 학습의 목표는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 개발하는 것입니다.
기계 학습에는 세 가지 주요 유형이 있습니다.
감독 학습에는 올바른 출력이 알려진 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 모델 교육이 포함됩니다. 모델은 입력 데이터와 알려진 출력을 기반으로 예측하는 방법을 학습합니다. 이러한 유형의 학습은 일반적으로 이미지 인식, 자연어 처리 및 예측 모델링에 사용됩니다.
비지도 학습에는 올바른 출력이 알려지지 않은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에 대한 모델 교육이 포함됩니다. 이 모델은 데이터에서 패턴과 구조를 식별하는 방법을 학습하고 클러스터링 및 이상 탐지와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
강화 학습에는 보상 또는 처벌의 형태로 피드백을 받는 환경에서 결정을 내리도록 모델을 교육하는 것이 포함됩니다. 이 모델은 시간이 지남에 따라 보상을 극대화하는 방법을 학습하고 게임 플레이 및 로봇 공학과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
인공 지능이란 무엇입니까?
인공 지능은 기계 학습뿐만 아니라 규칙 기반 시스템 및 전문가 시스템과 같은 다른 기술을 포함하는 더 넓은 분야입니다. 인공 지능의 목표는 인식, 추론 및 의사 결정과 같이 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다.
인공 지능에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
협소하거나 약한 AI는 이미지 인식이나 자연어 처리와 같은 특정 작업을 수행할 수 있는 시스템 구축과 관련됩니다. 이러한 시스템은 단일 작업에서 탁월하도록 설계되었지만 일반 지능은 지원하지 않습니다.
일반 또는 강력한 AI에는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 시스템 구축이 포함됩니다. 이러한 유형의 AI는 여전히 SF의 영역에 많이 있지만 연구자들은 이를 개발하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
기계 학습 및 인공 지능이 소프트웨어 개발에 사용되는 방법
기계 학습 및 인공 지능은 광범위한 소프트웨어 개발 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 예는 다음과 같습니다.
추가 정보
기계 학습과 인공 지능이 모든 소프트웨어 개발 문제에 대한 묘책이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 효과를 발휘하려면 많은 양의 데이터와 상당한 계산 리소스가 필요하며 구현 및 유지 관리가 어려울 수 있습니다.
경고
기계 학습과 인공 지능을 사용할 때 데이터와 알고리즘의 잠재적 편향을 인식하는 것이 중요합니다. 편향은 차별적인 결과 및 기타 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 사용자가 의사 결정 방법을 이해할 수 있도록 시스템이 투명하고 설명 가능하도록 하는 것도 중요합니다.
위험
기계 학습과 인공 지능은 큰 이점을 가져올 수 있는 잠재력이 있지만 상당한 위험도 내포하고 있습니다. 여기에는 실직 가능성, 기존 편견과 불평등의 증폭, 해를 끼칠 수 있는 자율 시스템의 개발이 포함됩니다.
결론
기계 학습 및 인공 지능은 소프트웨어 개발에서 흥미롭고 빠르게 발전하는 분야입니다. 그들은 많은 산업을 변화시키고 무수한 방법으로 우리의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 잠재적인 위험과 한계를 인식하고 주의를 기울여 이러한 기술에 접근하는 것이 중요합니다.
외부 리소스