AI (Artificial Intelligence)란 무엇인가?

인공지능의 정의

• 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하고, 수집한 정보를 토대로 자체 성능을 반복적으로 개선할 수 있는 시스템이다.

인공지능 용어

• AI는 온라인에서 고객과 의사소통하거나 체스를 두는 등 사람의 입력이 필요했던 복잡한 작업을 수행하는 애플리케이션의 포괄 용어가 되었다.
• 머신러닝 및 딥러닝을 포함하는 하위 영역과 같은 의미로 사용되기도 한다.
  • 머신러닝은 사용하는 데이터를 기반으로 성능을 학습하거나 개선하는 시스템을 구축하는 데 중점을 둔다.
  • 모든 머신러닝은 AI이지만, 모든 AI가 머신러닝은 아니다.

Machine Learning이란 무엇인가?

ML 요약

• ML은 사용하는 데이터를 기반으로 학습 또는 성능 향상을 지원하는 시스템을 구축하는 데 초점을 맞추는 인공지능의 하위 집합이다. 인공 지능은 긴간 진능을 모방하는 시스템 또는 머신을 나타내는 광범위한 용어이다.

머신러닝의 유형 - 학습 방법에 대하여

• 지도 머신 러닝
  • 가장 일반적으로 사용된다.
  • 데이터 사이언티스트가 가이드 역할을 하며 알고리즘에 어떤 결론을 내릴지 알려준다.
  • 알고리즘 라벨이 저장되어있고, 사전 정의된 출력이 데이터 세트를 통해 학습한다.
  • 선형 및 논리적 회귀, 멀티 클래스 분류, 지원 벡터 머신
• 비지도 머신 러닝
  • 보다 독립적인 접근방식으로, 인간이 밀접하고 지속적인 지침을 제공하지 않고도 컴퓨터가 복잡한 프로세스와 패턴을 식별하는 방법을 학습한다.
  • 예약되지 않은 머신 러닝은 레이블 또는 정의된 특정 출력이 없는 데이터를 기반으로 하는 교육을 포함한다.
  • k-평균 클러스터링, 주성분 분석 및 독립 성분 분석, 연관 규칙

Intelligence로 우리 일상 속에서 어떤 변화를 만들 수 있을까?

• 인공지능
  • 챗봇은 AI를 사용하여 고객 문제를 더 빨리 이해하고 보다 효율적인 답변을 제공한다.
  • 지능형 어시스턴트는 AI를 사용해 대규모 자유 텍스트 데이터 세트에서 중요한 정보를 구문 분석하여 일정을 개선한다.
  • 추천 엔진은 사용자의 시청 습관에 따라 TV 프로그램에 대한 자동 추천을 제공할 수 있다.
• 머신러닝
  • 비즈니스 모델로 고객 분석
    • 고객 생애 가치 모델링 (지출이 큰 고객, 브랜드 충성도 높은 고객 파악)
    • 고객 이탈 모델링 ( 거래 중단 가능성 파악 및 중단 이유 식별)
  • 추천 엔진
    • 크로스셀링 및 업셀링 유도 및 더 나은 고객 경험 제공 가능 (기계 학습 알고리즘)