인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 기술의 중요한 분야로, 둘 다 기계가 인간의 방식으로 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 그러나 두 개념은 다른 접근 방식을 가지고 있고 목표도 다릅니다.

인공지능(AI)

인공지능은 기계가 인간의 지능적인 행동을 모방하도록 디자인된 기술을 의미합니다. 이를 위해 기계는 지식을 활용하고 문제를 해결하기 위한 휴리스틱을 제공받습니다. 전통적인 AI는 지식 기반 시스템과 규칙 기반 시스템을 사용하여 문제를 해결합니다.

머신러닝(ML)

머신러닝은 첫 번째로 프로그램된 명령에 의존하는 대신, 데이터로부터 패턴을 학습하는 알고리즘을 의미합니다. ML 모델은 데이터를 사용하여 학습하고 결과를 생성하기 위해 이러한 학습을 사용합니다. 딥러닝(Deep Learning)은 ML의 하위 분야로, 인공 신경망을 기반으로합니다.

따라서, 인공지능과 머신러닝은 모두 기술적으로 중요하지만, 인공지능은 인간의 지능을 모방하는 데 중점을 두고 있는 반면, 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 패턴을 식별하고 결과를 생성하는 데 중점을 두고 있습니다.

참고 문헌:

• Russell, S. J., & Norvig, P. (2009). 인공지능: 모델들과 알고리즘. 영남대학교 출판부.