인공 지능과 기계 학습의 차이점은 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 2020년의 가장 큰 유행어 중 하나이며 잠재력을 최대한 활용하기 시작하면서 앞으로 더 인기를 끌 것입니다. 이 주제를 처음 접하는 사람들은 왜 거의 항상 "머신 러닝"과 함께 "인공 지능"이라는 개념을 보는지 의아할 것입니다.

그들은 무엇인가? 어떻게 다른가요? 산업 환경에서 어디에 적용할 수 있습니까? 왜 그렇게 중요한가요? 인더스트리 4.0을 통해 등장한 다른 많은 용어와 유사하게 인공 지능과 머신 러닝은 종종 남용되고 잘못 적용되는 것 같습니다. 이 기사는 마케팅 과장 없이 차이점을 명확히 하려고 합니다.

AI 및 ML 정의

인공 지능 기계가 인간의 행동을 모방할 수 있도록 하는 기술입니다. 머신 러닝 (ML)은 통계적 방법을 사용하여 경험을 쌓으면서 시간이 지남에 따라 개선하는 AI의 하위 집합입니다. 자연어 처리, 이미지 인식 및 스마트 로봇과 같은 주제를 포함하는 많은 유형의 인공 지능이 있습니다.

인공 지능은 감각, 추론 및 학습 능력이 있습니다. . 많은 인공 지능 시스템의 기반이 되는 머신 러닝은 결과에 대한 예측 기능만 가지고 있습니다. . ML은 데이터 패턴의 차이점을 식별할 수 있지만 실제로 수행하는 작업은 이해하지 못합니다. AI는 다른 분석 방법과 함께 기계 학습 결과를 사용하여 지능 수준에 도달합니다.

상호 관계 다이어그램:인공 지능, 머신 러닝 및 딥 러닝

차이

머신 러닝은 이진 결정을 내리는 역할을 합니다. 어떤 것은 사실이거나 그렇지 않습니다. 시간이 지남에 따라 결정을 내리는 데 사용된 방법이 개선되어 그 결정이 올바른 결정이라는 확신이 더 커집니다. 얼굴 인식은 기계 학습의 전형적인 예입니다. 사진 속 그것은 당신이거나 당신이 아닙니다. 반면에 인공 지능은 많은 입력의 결합된 결정을 사용하여 모든 입력을 개선합니다. 그것은 결정의 다양한 측면에서 도출됩니다. 다른 사람과 함께 사진에 자주 등장하면 인공 지능이 이 경험을 학습하고 머신 러닝 알고리즘을 업데이트하여 의사 결정 프로세스를 개선합니다.

응용 프로그램

머신 러닝의 가장 일반적인 적용은 패턴 인식입니다. . 지도 학습을 사용하여 기계 학습 알고리즘에 강력한 데이터 세트가 제공됩니다. 가장 일반적인 두 가지 학습 방법은 회귀 및 의사 결정 트리입니다. 프로그래머는 관심 있는 조건을 식별합니다. 그런 다음 알고리즘은 향후 유사한 조건을 찾습니다.

머신 러닝 시스템은 자산 상태를 모니터링하기 위해 종종 적용됩니다. 예를 들어, 진동 분석은 회전하는 장비 부품의 베어링 문제를 감지하는 데 사용됩니다. 기계 학습을 사용하여 알고리즘은 아마도 몇 년 분량의 대규모 진동 데이터 세트를 제공하고 데이터의 패턴을 식별합니다. 프로그래머는 데이터 세트에서 베어링 고장이 발생한 시간을 식별합니다. 시스템은 신뢰 수준과 함께 결정을 내립니다. 예를 들어, 시스템은 베어링이 6주 이내에 고장날 것이라고 90% 확신할 수 있습니다.

인공 지능이 이러한 상황에 빠지게 되는 경우는 다른 데이터 분석 방법을 사용하는 것입니다. . 이는 공정 데이터 또는 품질 데이터와 같은 제조 데이터의 도입일 수 있습니다. 그런 다음 AI 시스템은 기계 학습 알고리즘을 개선하여 베어링 고장을 더 잘 감지할 것입니다. 또한 원하는 결과를 얻을 수 있는 최상의 조건을 제공하는 기능도 있습니다. 아마도 8주 안에 계획된 셧다운이 있을 것입니다. AI 시스템은 그 전에 베어링이 고장나지 않을 가능성을 높이는 데 필요한 조건을 제공합니다.

중요성

ML 및 AI 기술은 제조 성공에 매우 중요합니다. 더 많은 데이터를 캡처할 수 있는 기능과 분석 도구를 사용하여 더 나은 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다 . 이를 통해 운영 및 비즈니스 효율성이 크게 향상됩니다. 예를 들어 품질을 유지하면서 효율성을 극대화하는 것과 같이 다른 값을 제한하면서 특정 매개변수를 최적화하여 프로세스를 개선할 수 있습니다. 다양한 시장 상황에서 구매 결정을 최적화할 수 있습니다. 위에서 언급했듯이 장비는 최적화된 수준에서 작동할 수 있습니다.

결론

인공 지능과 머신 러닝을 구현하기 전에 주의할 점. 비즈니스에서 이를 사용하면 많은 이점이 있지만 디지털 혁신의 첫 단계가 되어서는 안 됩니다. . 상당한 양의 계산 능력을 갖춘 시스템이 필요합니다. 이러한 시스템은 애플리케이션 요구 사항에 맞게 확장할 수 있으므로 클라우드 아키텍처를 탐색하는 것이 좋습니다.

데이터 품질도 이러한 노력의 성공에 매우 중요합니다. "쓰레기 인, 가비지 아웃"이라는 격언은 확실히 적용됩니다. 하지만 데이터가 정확하고 조직화되고 처리할 수 있는 권한이 생기면 머신 러닝을 사용하는 인공 지능이 앞서 언급한 결과로 이어질 것이 가장 확실합니다.