머신 러닝과 생성 AI: 차이점은 무엇입니까?

지난 몇 년간 인공지능이 주류를 이루었습니다. AI 시장 규모도 2030년에는 7,400억 달러에 이를 것으로 예상된다.

그러나 AI는 Deep Learning, GenAI, Machine Learning과 같은 다양한 하위 분야를 포괄합니다. 두 필드에는 몇 가지 유사점이 있지만 이해해야 할 핵심 차이점도 있습니다.

이 기사에서는 기계 학습과 생성 AI라는 두 가지 주요 AI 개념에 대해 설명합니다. 우리는 정의를 넘어 고유한 머신러닝과 생성적 AI 특성 및 실제 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

하지만 기본부터 시작해 보겠습니다.

머신러닝이란 무엇인가요?

기계 학습(ML)은 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 개발에 중점을 둡니다.

기계 학습 시스템은 입력 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측, 결정 또는 개선을 수행합니다. 새로운 데이터를 입력하면 계속해서 기능이 업데이트되고 개선됩니다. 이를 통해 컴퓨터는 인간 지능과 유사한 방식으로 제시된 문제를 해결할 수 있습니다.

기계 학습 서비스는 예측 분석 및 추천 시스템부터 이미지 및 음성 인식까지 다양합니다.

특히 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키기 위해 대규모 데이터 세트가 필요한 복잡한 작업에 탁월합니다.

생성 AI란 무엇인가?

Generative AI는 AI 알고리즘과 대규모 언어 모델을 사용하여 사실적인 이미지, 텍스트, 코드, 오디오 등 다양한 유형의 콘텐츠를 만듭니다.

GenAI의 주요 범위는 다양한 영역에 걸쳐 새롭고 독특하며 창의적인 콘텐츠를 생성하는 것입니다.

GenAI를 AI와 혼동하거나 혼동해서는 안 됩니다. 포괄적인 AI와 Generative AI 비교 가이드를 확인하세요.

이제 두 용어를 이해했으므로 더 넓은 AI 환경에 어떻게 적용됩니까?

ML은 패턴을 찾고 데이터를 제공하는 반면, GenAI는 인간의 언어와 창의성을 사용하여 패턴 인식을 매력적인 콘텐츠로 전환하는 데 도움을 줍니다. 둘은 머신러닝이 기반이 되는 공생 관계를 공유합니다.

Gen AI 및 ML의 기술 기반

두 가지에는 광범위한 알고리즘이 있습니다. 그러나 훈련 기술은 생성 AI와 기계 학습 알고리즘 사이의 모든 차이를 만듭니다.

Generative AI는 GAN(Generative Adversarial Networks) 및 VAE(Variational Autoencoders)와 같은 다양한 모델을 활용하여 이미지, 텍스트 또는 음악과 같은 새로운 데이터를 생성합니다.

Gen AI의 훈련 프로세스는 다양한 구조를 포함할 수 있으며, 일부 애플리케이션은 한 모델이 데이터를 생성하는 동안 다른 모델은 데이터를 평가하는 이중 접근 방식을 사용합니다. 그러나 Gen AI는 더 넓은 범위의 기술과 목표를 포괄하기 때문에 항상 그런 것은 아닙니다.

기계 학습 알고리즘 기술에는 다음이 포함됩니다.

• 감독됨 : 일반적인 알고리즘에는 선형 회귀, 지원 벡터 머신 및 신경망이 포함됩니다.
• 비지도(Unsupervised) : 이 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터 내의 패턴과 구조를 식별합니다. 여기에는 복잡한 데이터를 단순화하는 데 사용되는 차원 축소와 유사한 데이터를 그룹화하는 데 사용되는 클러스터링이 포함됩니다.
• 강화: 이 기술은 원하는 행동에 대한 보상과 바람직하지 않은 행동에 대한 처벌을 통해 의사결정을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

데이터 요구 사항 측면에서 Generative AI 모델에는 실질적이고 고품질의 교육 데이터가 필요합니다. 데이터의 품질과 다양성은 합성이지만 사실적인 콘텐츠를 생성하는 모델의 능력에 직접적인 영향을 미칩니다.

기계 모델의 데이터 요구 사항은 다양합니다. 지도 학습에는 레이블이 지정된 대규모 데이터세트가 필요한 반면, 비지도 학습에는 레이블이 없는 데이터를 사용할 수 있습니다. 강화 학습에는 전통적인 데이터 세트가 필요하지 않고 오히려 피드백(예: 보상 또는 처벌)을 제공하는 환경이 필요합니다.

계산 과정은 어떻습니까? ML 모델에는 분석 데이터의 정확성을 보장하기 위해 정밀도, 재현율 등의 매개변수를 계산하는 수학적 계산이 필요합니다. 또한 데이터 품질, 모델 선택 및 기능 엔지니어링은 신뢰할 수 있는 결과를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

한편, Gen AI 모델에는 창의적 데이터의 현실성, 일관성 및 다양성을 평가하기 위한 질적 지표가 필요합니다. 손실 함수와 같은 정량적 측정항목도 모델 성능을 평가하고 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Gen AI 및 머신러닝의 응용 및 사용 사례

Gen AI와 ML은 유사한 산업에서 사용될 수 있습니다. 그러나 생성 AI와 머신러닝 애플리케이션의 차이점은 사용 사례 복잡성과 예상 결과에 있습니다.

다음은 다양한 산업 분야의 기계 학습 및 생성 AI 비즈니스 사용 사례입니다.

보건 의료

ML 모델은 조기 질병 감지를 위해 환자 데이터 또는 의료 이미지(예: X선 및 MRI)를 분석하여 환자 결과를 개선할 수 있습니다.

Gen AI는 임상 노트를 기록하고 이미지나 테스트 결과를 해석하는 것 이상으로 진단을 지원합니다. 예를 들어, 데이터를 기반으로 개인화된 치료 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 약물 분자 구조를 생성하여 약물 발견 과정을 가속화할 수 있습니다.

소매

ML 알고리즘은 과거 또는 현재 판매 데이터를 사용하여 개인화된 콘텐츠 및 추천을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고객의 구매 패턴을 기반으로 판매량을 예측할 수도 있습니다.

Gen AI는 자세한 제품 설명을 작성하고 맞춤형 프로모션 및 제품 추천을 위한 사본을 만드는 데 도움을 줍니다. 또한 사람들이 정보를 바탕으로 구매 결정을 내리는 데 도움이 되는 가상 체험도 지원할 수 있습니다.

교육

ML은 학습 경로를 개인화하고, 학생 성과에 따라 콘텐츠를 조정하고, 관련 리소스를 추천할 수 있습니다.

Gen AI는 연습 문제와 같은 교육 자료를 만드는 데 도움을 줍니다. Generative AI 개발 회사는 가상 교사를 시뮬레이션하여 학습자에게 자료를 안내하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.

고객 지원

머신러닝 솔루션은 고객 상호 작용 및 감정 분석에 사용될 수 있어 전반적인 서비스 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다. ML 알고리즘은 대화형 채팅 도구의 데이터 백본이기도 합니다.

반면 Gen AI는 일상적인 쿼리를 처리하고 즉각적인 응답을 제공하는 챗봇과 가상 비서를 실제로 지원하여 고객 서비스를 향상시킵니다.

재원

기계 학습 알고리즘은 수백만 개의 데이터 포인트를 분석하여 사기나 자금 세탁을 실시간으로 탐지할 수 있습니다.

Generative AI를 활용하여 맞춤형 투자 전략을 개발할 수 있습니다. LLM 모델을 사용하면 대출 서류, 보험 증권 등 대량의 금융 문서를 더 쉽게 처리하고 생성할 수 있습니다.

고유한 이점 및 제한 사항

생성 AI와 머신러닝의 장점과 한계를 살펴보겠습니다.

머신러닝의 이점

• ML은 데이터 분석을 자동화하여 의사 결정을 지원하는 데 유용한 통찰력과 가정을 제공합니다.
• 이상 징후를 탐지하고 데이터의 복잡한 패턴을 인식하는 데 도움이 됩니다.
• 복잡한 작업을 자동화하고 운영을 간소화하는 지능형 기계, 소프트웨어 및 프로세스를 개발할 수 있습니다.

기계 학습의 한계

• ML 모델은 특히 잡음이 많거나 불완전한 데이터를 처리할 때 실수를 할 수 있습니다.
• ML 성능은 고품질의 관련 데이터에 크게 의존합니다. 따라서 열악한 데이터는 부정확한 모델로 이어집니다.
• ML 모델은 결과에 영향을 미치는 학습 데이터의 편향을 상속받을 수 있습니다.
• 복잡한 ML 모델을 교육하려면 상당한 컴퓨팅 성능, 전문 지식 및 시간이 필요합니다.

생성적 AI의 이점

• 향상되고 창의적이며 빠른 콘텐츠 제작.
• 생성 AI로 구동되는 챗봇은 고객 만족도를 향상시킵니다.
• Gen AI를 통해 기업은 가능한 가능성을 탐색할 수 있습니다.

생성적 AI의 한계

• 기존 데이터의 패턴에 의존하므로 진정으로 획기적인 아이디어를 생성하는 능력이 제한될 수 있습니다.
• 생성된 콘텐츠의 품질은 다를 수 있습니다.
• Gen AI는 의도치 않게 편향되거나 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

각 기술의 성공은 해당 기술의 한계와 기능을 이해하는 데 달려 있다는 점을 항상 기억하십시오.

향후 개발 및 윤리적 고려 사항

Gen AI와 머신러닝의 미래는 밝습니다.

예를 들어, 챗봇은 이제 다중 모드입니다. OpenAI의 GPT-4와 Google의 Gemini는 인간과 유사한 텍스트, 이미지 및 오디오로 작동합니다. 이는 기술 지식이 부족한 사람들도 AI 앱 개발을 촉진할 것으로 기대된다.

우리는 또한 더 많은 맞춤형 챗봇을 볼 수 있을 것으로 기대합니다. Google과 OpenAI는 코딩 기술 없이도 미니 챗봇을 만들 수 있는 사용자 친화적인 플랫폼에 투자하고 있습니다.

ML 알고리즘은 다양한 영역에서 초개인화를 지원하면서 계속 발전할 것입니다. Gen AI의 새로운 영역은 모바일 앱의 가장 큰 AI 트렌드 중 하나가 될 수 있는 텍스트-비디오(text-to-video)가 될 것입니다.

Runway와 같은 회사는 이미 비디오 모델 품질을 완성하고 있습니다.

게다가 딥페이크 추세는 앞으로도 계속 커질 것으로 예상되어 우려스럽습니다. 아르헨티나에서 본 것처럼 광고, 엔터테인먼트, 다가오는 선거에서 더 많이 사용되는 것을 보게 될 것입니다.

AI 분야에서는 AI 시스템의 책임 있는 개발 및 배포를 형성하는 더 많은 지침과 정책도 볼 수 있습니다.

AI의 오용 가능성이 항상 우려되어 왔기 때문에 포괄적인 프레임워크가 중요한 이유입니다. 이러한 프레임워크를 따르면 결과가 투명하고 공정하며 쉽게 해석 가능하고 편견이 없음을 보장할 수 있습니다. 동시에 사용자 데이터를 보호합니다.

우리는 이미 2023년 10월 바이든의 행정명령을 통해 초기 AI 규제를 살펴봤고, 이어 12월 EU의 AI법도 뒤따랐다. 기술이 발전함에 따라 더 많은 규제 프레임워크가 도입될 가능성이 높습니다.

통합 과제

비즈니스 운영에 AI를 도입할 때 다음과 같은 몇 가지 과제에 직면하게 됩니다.

• 기술 격차 : AI 솔루션이 발전함에 따라 필요한 전문 지식 수준도 높아집니다. 결과적으로 필요한 기술을 갖춘 전문가를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 변화에 대한 저항 : 팀은 복잡성을 인식하거나 향후 일자리를 잃을 것이라는 두려움 때문에 AI 솔루션으로의 전환에 저항할 수 있습니다.
• 구현 비용 : 중소기업은 인프라, 소프트웨어, 유지 관리 비용으로 인해 AI 모델을 효율적으로 구현하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

기술 전문 지식, 조직 문화, 전략 계획을 결합한 전체적인 접근 방식을 통해 이러한 문제를 정면으로 해결할 수 있습니다.

Gen AI 및 ML을 위한 기술 세트 및 교육 경로

이제 머신러닝과 제너레이티브 AI를 전문화하는 데 필요한 기술 세트와 교육 경로에 대해 논의해 보겠습니다.

Gen AI 기술 요구 사항

• 딥 러닝의 숙련도. 딥 러닝과 머신 러닝의 차이점에 대한 게시물에서 딥 러닝 알고리즘에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

• 독창적인 콘텐츠 제작을 보장하는 창의성.
• 확률과 같은 수학적, 통계적 개념을 잘 이해하고 있습니다.

Gen AI 교육 경로

컴퓨터 과학 또는 데이터 과학 분야의 학위를 취득하세요. Dataquest와 같은 플랫폼에서 온라인 Gen AI 강좌를 수강할 수도 있습니다.

또한 개인 프로젝트, 대회 참가, 오픈 소스 Generative AI 라이브러리 기여를 통해 학습할 수 있습니다.

ML 기술 요구 사항

• 통계 및 수학에 대한 강력한 기초 지식.
• Python 및 TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 라이브러리에 능숙합니다.
• 데이터를 효과적으로 전처리하고 변환하는 능력.
• 의사결정 트리, 지원 벡터 머신, 신경망 등 다양한 ML 알고리즘에 대한 이해

ML 교육 과정

컴퓨터 공학, 통계학 또는 관련 분야에서 학위를 취득할 수 있습니다. Coursera 및 기타 유사한 플랫폼에서 온라인 ML 과정을 수강하세요.

또한 실제 프로젝트에 참여하고, Kaggle 대회에 참여하고, ML 커뮤니티와 협력해야 합니다.

머신 러닝과 생성 AI: 비교 분석

효율성, 정확성 및 적응성 측면에서 이 두 가지가 어떻게 서로 공평합니까?

제너레이티브 AI는 다양하고 사실적인 결과물을 효율적으로 생산할 수 있습니다. 그러나 GAN과 같은 일부 복잡한 생성 모델의 계산 요구 사항은 중요할 수 있습니다.

ML 모델에는 상대적으로 적은 컴퓨팅 성능이 필요한 경우가 많습니다. 일단 훈련되면 대규모 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있습니다. 그러나 필요한 계산 능력은 궁극적으로 데이터 크기, 모델 복잡성 및 알고리즘 유형에 따라 달라집니다. 예를 들어 일부 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 대규모 데이터 세트에 대해 많은 계산 능력을 요구할 수 있습니다.

즉, 어떤 AI 솔루션도 완전히 정확하다고 주장할 수는 없지만 정확도 수준은 의도한 애플리케이션에 따라 달라집니다.

예를 들어 생성 AI는 현실적이고 독특한 콘텐츠를 생성하는 데 있어 높은 수준의 정확도를 달성할 수 있습니다. 다양한 데이터세트로 훈련된 ML 모델은 이미지 인식, 자연어 처리, 예측 분석과 같은 작업에서 매우 정확합니다.

생성적 AI는 창의적인 작업에 잘 적응하고 다양한 결과물을 생성할 수 있습니다. 한편 ML 모델은 훈련 데이터를 기반으로 특정 작업에 적응합니다.

Gen AI 및 ML 기술을 활용하는 방법

오늘날 ML 및 GenAI 기술을 활용할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.

참여하는 쉬운 방법 중 하나는 온라인 강좌를 이용하는 것입니다. 예를 들어 Dataquest의 Generative AI Fundamentals 또는 Coursera의 GenAI 및 ML 과정과 같은 과정을 선택할 수 있습니다.

그 외에도 AI 및 기계 학습에 중점을 둔 LinkedIn 그룹과 같은 관련 온라인 커뮤니티에 가입하세요. 이러한 그룹은 네트워크를 형성하고, 지식을 공유하고, 업계 동향에 대한 최신 정보를 얻을 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

다음은 그 중 하나의 예입니다.

또한 AI 사고 리더, 연구원, 업계 전문가가 한자리에 모이는 컨퍼런스, 업계 이벤트, 워크숍에 참석할 수도 있습니다.

마무리: 생성 AI와 머신 러닝의 차이점은 무엇입니까?

다양한 AI 하위 필드가 어떻게 다른지 이해하는 것은 잠재력을 활용하는 데 중요합니다. 이 기사에서는 특히 생성 AI와 기계 학습의 차이점에 중점을 둡니다.

우리는 차이점을 식별할 뿐만 아니라 해당 기능과 일반적인 응용 프로그램을 이해하는 데 도움이 되는 정보를 제공했습니다. 우리의 비교 분석은 그것이 얼마나 적응력 있고 접근 가능하며 정확한지 보여줍니다.

하지만 두 사람은 차이점에도 불구하고 공생 관계를 유지하고 있다는 점을 항상 기억하세요. Gen AI는 머신러닝 모델로 분석된 데이터를 활용해 사실적이고 독창적인 콘텐츠를 제작합니다.