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인공지능(AI)과 머신러닝(ML)④에서는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 관계를 벤 다이어그램을 통해 시각적으로 이해했습니다. 머신러닝이 AI라는 더 넓은 분야 안에 속하는 하위 개념임을 확인했습니다. 이번 단계에서는 이 두 가지 핵심 기술의 목표, 접근 방식, 문제 해결 방식, 그리고 적용 범위 측면에서 더욱 명확한 차이점을 분석해 보도록 하겠습니다.  목표의 차이: '지능' vs '학습 능력'인공지능(AI)의 목표인간과 유사한 지능을 갖춘 시스템 개발단순히 특정 작업을 자동화하는 것을 넘어, 인간의 다양한 인지 능력(학습, 추론, 문제 해결, 창의적인 작업 수행 등)을 컴퓨터가 모방할 수 있도록 하는 것머신러닝(ML)의 목표컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 스스로 학습하는 능력을 갖도..

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)②와 ③에서는 지난 두 단계에서는 각각 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 핵심 개념과 특징에 대해 자세히 알아보았습니다. 이번 단계에서는 이 두 가지 중요한 기술이 어떤 관계를 맺고 있는지 시각적으로 이해하기 위해 벤 다이어그램이라는 도구를 활용해 보겠습니다.  머신러닝은 인공지능의 한 분야가장 흔하게 사용되는 비유는 바로 벤 다이어그램입니다. 벤 다이어그램에서 인공지능(AI)은 더 큰 원으로 표현될 수 있으며, 그 내부에 완전히 포함되는 작은 원이 바로 머신러닝(ML)입니다. 이는 머신러닝이 인공지능이라는 광범위한 분야의 한 가지 특정 접근 방식임을 의미합니다. 즉, 모든 머신러닝은 인공지능이지만, 모든 인공지능이 머신러닝인 것은 아닙니다.  머신러닝이 AI의 하위 분..

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)②에서는 인공지능(AI)의 넓은 개념과 역사, 주요 분야에 대해 알아보았습니다. 이번 단계에서는 현대 AI의 핵심 동력이라고 할 수 있는 머신러닝(Machine Learning, ML)의 세계로 깊숙이 들어가 보겠습니다. 머신러닝의 기본적인 원리부터 다양한 학습 방식, 그리고 주요 알고리즘까지 함께 살펴보며 ML이 어떻게 데이터를 통해 스스로 학습하고 똑똑해지는지 이해해 보도록 하겠습니다.  머신러닝의 기본 원리: 데이터 학습, 패턴 인식, 예측 및 의사 결정머신러닝의 핵심 아이디어는 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터로부터 스스로 학습하여 특정 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 전통적인 프로그래밍 방식은 개발자가 모든 상황에 대한 규칙을 직접 코드로 작성해..

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)①에서는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 기본적인 개념을 소개하고, 두 용어가 자주 혼용되는 이유에 대해 알아보았습니다. 이번 단계에서는 더 넓은 관점에서 인공지능(AI)이라는 분야를 심층적으로 이해하는 시간을 갖도록 하겠습니다. AI의 역사부터 주요 분야, 그리고 미래에 대한 논의까지, AI의 다채로운 면모를 함께 살펴보겠습니다.   인공지능(AI)의 역사와 발전 과정인간과 유사한 지능을 가진 기계를 만들고자 하는 아이디어는 오래전부터 존재해 왔습니다. 고대 신화 속의 자동 인형이나 19세기 소설 속의 인조 인간 등이 그 예시입니다. 하지만 현대적인 의미의 인공지능 연구는 20세기 중반, 컴퓨터 과학의 발전과 함께 본격적으로 시작되었습니다. 1950년대와 60년대는 ..