AI, ML, DL, GenAI 비교

from: https://blog.bytebytego.com/p/ep168-ai-vs-machine-learning-vs-deep
인공 지능(AI)

추론, 학습, 문제 해결, 언어 이해 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계 또는 시스템을 만드는 데 중점을 둔 가장 중요한 분야입니다. AI는 ML, NLP, 로보틱스, 컴퓨터 비전 등 다양한 하위 분야로 구성됩니다.

머신러닝(ML)

컴퓨터가 데이터를 기반으로 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야입니다.

머신러닝 시스템은 모든 작업에 대해 명시적으로 프로그래밍되는 대신 더 많은 데이터에 노출될수록 성능이 향상됩니다. 일반적인 애플리케이션으로는 스팸 탐지, 추천 시스템, 예측 분석 등이 있습니다.

딥 러닝

여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 활용하여 데이터의 복잡한 패턴을 모델링하는 ML의 특수한 하위 집합입니다.

신경망은 인간 두뇌의 뉴런 네트워크에서 영감을 얻은 계산 모델입니다. 심층 신경망은 향후 감지에 필요한 표현을 자동으로 발견할 수 있습니다. 사용 사례로는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 자율 주행 차량 등이 있습니다.

생성형 AI

학습된 데이터와 유사한 텍스트, 이미지, 음악 또는 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 시스템을 말합니다. 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다.

주목할 만한 생성형 AI 모델로는 텍스트 생성을 위한 GPT와 이미지 생성을 위한 DALL-E가 있습니다.