제품 관리자를 위한 AI, ML 및 딥 러닝 이해하기

제품 관리자로서의 여정을 시작했을 때 저는 계속해서 더 직접 경험하고 엔지니어와 함께 솔루션에 대해 더 깊이 파고들고 싶다는 것을 알았습니다. 제품 관리자로서 우리는 "무엇"과 "이유"에 더 집중하라는 요청을 받았지만 기술 스택이 "어떻게"와 "언제" 활용되는지 이해하고 알고 싶었습니다. 이것은 의식적인 선택이었고 저는 항상 비전이 미래 지향적이고 고도로 기술적이고 학문적인 환경을 갖춘 회사의 일원이 되기를 열망했습니다.

말할 필요도 없이 AI/ML이라는 완전히 새로운 영역에서 제품 관리자 역할을 맡게 되었을 때 이 영역을 배우고 최첨단 기술을 사용하여 문제를 해결할 수 있는 기회를 얻었을 때 황홀했습니다. 분명히 AI/ML에 대한 이전 지식이 없는 초보자로서 처음부터 "모든 것"을 파악하는 것은 어려운 일이었습니다. 그것은 점진적인 과정이었고 지난 2년 동안 사내 과학자 및 엔지니어와 함께 정기적인 독서 및 브레인스토밍 세션을 거친 후 이러한 용어를 더 잘 이해할 수 있었습니다. 나는 간신히 표면을 긁을 수 있었지만 이제 막 시작하는 사람이 덜 어렵게 만들기 위해 지난 몇 년 동안 축적한 지식을 공유하기 시작하고 싶었습니다.

그렇다면 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝은 무엇입니까? 자율 주행 자동차에서 사용되는 것부터 Netflix에서 영화 추천을 받는 것까지 AI는 우리의 삶을 더 쉽고 만족스럽게 만드는 데 사용되고 있습니다. 간단히 말해서 인공 지능은 기계가 인간처럼 행동하거나 생각하게 만드는 것입니다. 인공지능(Artificial Intelligence)이라는 이름에서 알 수 있듯이 컴퓨터가 인간의 지능을 모방할 수 있게 해주는 과학입니다.

AI는 더 넓은 우산이며 머신 러닝과 딥 러닝은 그 하위 집합입니다. AI가 지능에 관한 것이라면 그 지능을 구축하는 데 도움이 되는 것은 기계 학습입니다. 이름에서 알 수 있듯이 "머신 러닝"은 컴퓨터가 "학습"하여 경험을 통해 주어진 작업을 "개선"하여 기계의 지능 또는 AI 구축을 돕는 과학입니다. 모든 기계 학습 작업은 AI 작업이지만 그 반대는 사실이 아닙니다.

따라서 AI는 인간의 사고 능력을 모방합니다. 시간이 지남에 따라 경험을 통해 생각과 의사 결정 능력을 연마하는 인간과 마찬가지로 기계도 "머신 러닝"을 사용하여 동일한 작업을 수행하는 방법을 배웠습니다. 사람의 생각과 의사 결정의 핵심에는 그의 인지 능력을 강화하는 인간의 두뇌인 그의 강력한 마음이 있습니다. 딥 러닝은 기계에서 인간의 두뇌를 모방합니다(예, 이러한 개념은 모두 상호 연관되어 있으며 이 순서로 설명하면 이해하기 쉽습니다!)

따라서 딥 러닝은 모든 복잡성에서 인간의 두뇌를 모방하는 기계 학습 분야입니다. 인간의 두뇌는 결국 인간이 생각하고 먹고 살게 하기 위해 신호(전기적 및 화학적)를 사용하여 모두 연결되고 서로 통신하는 수백만 개의 뉴런으로 이루어진 "네트워크"입니다. 음, 딥 러닝은 더 어려운 문제를 해결하기 위해 복잡한 방식으로 함께 통신하기 위해 "뉴런"이라고도 하는 알고리즘과 컴퓨팅 장치를 계층화하는 "인공 신경망"이라고도 하는 유사한 "신경망"의 교육에 의존합니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 가장 큰 차이점은 데이터의 복잡성을 줄이고 알고리즘이 패턴을 더 잘 볼 수 있도록 하기 위해 대부분의 기능을 전문가가 식별해야 하는 머신 러닝과 달리 딥 러닝은 높은 수준으로 학습한다는 것입니다. -증분 방식으로 데이터의 수준 기능을 사용하여 도메인 전문 지식 및 모든 형태의 기능 추출에 대한 필요성을 제거합니다. 향후 게시물에서 이에 대해 더 많이 논의할 예정이므로 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.

AI, ML 및 딥 러닝의 기본 사항에 대한 이 빠른 기사를 즐겁게 읽고 이들이 모두 어떻게 상호 연관되어 있으며 종종 상호 교환적으로 사용되는지 알아보셨기를 바랍니다. 그러나 제품 관리자로서 위의 기사에서 포착하려고 시도한 뉘앙스를 이해하는 것이 필수적입니다.

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