AI and Machine Learning AI 와 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석해 스스로 학습하고, 예측 및 의사결정을 내릴 수 있게 하는 기술이다. 머신러닝은 AI 의 하위 분야로, 알고리즘이 데이터에서 패턴을 찾아 예측 모델을 구축한다. 딥러닝은 다층 신경망을 사용하는 머신러닝의 특화된 형태이다. 주요 학습 방식은 지도학습 (라벨된 데이터), 비지도학습 (라벨 없는 데이터), 강화학습 (보상 기반) 으로 구분된다. 현재 헬스케어, 금융, 자율주행, 자연어처리 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있으며, 2025 년에는 더욱 자율적이고 다재다능한 AI 시스템으로 발전하고 있다. ...
AI Engineer vs. ML Engineer 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 기술 생태계에서 중추적 역할을 하게 되면서, AI 엔지니어와 ML 엔지니어라는 직무도 점차 중요해지고 있다. 이 두 역할은 겉보기에 유사해 보이지만, 그 책임과 요구되는 기술 세트, 업무 범위에서 중요한 차이가 있다. 정의와 범위 간단히 말해, AI 엔지니어링은 ML 엔지니어링을 포함하는 상위 개념이라고 볼 수 있다. 모든 머신러닝은 AI의 일부이지만, 모든 AI가 머신러닝을 사용하는 것은 아니다. AI 엔지니어 AI 엔지니어는 인공지능 시스템 전반을 설계, 개발, 구현하는 전문가이다. 이들의 업무는 머신러닝을 포함한 다양한 AI 기술(자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 지식 표현, 추론 시스템 등)을 아우른다. AI 엔지니어는 보다 광범위한 인공지능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추며, 이론적 AI 연구를 실용적인 애플리케이션으로 변환하는 역할을 한다. ...
AI Engineering AI 엔지니어링(Artificial Intelligence Engineering)은 인공지능 시스템을 설계, 개발, 배포 및 유지보수하는 체계적인 접근 방식이다. 이는 단순히 AI 모델을 훈련하는 것을 넘어서, 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 작동하는 AI 솔루션을 구축하는 전체 과정을 포함한다. 기존의 소프트웨어 엔지니어링이 소프트웨어 시스템을 개발하는 원칙과 방법론을 다룬다면, AI 엔지니어링은 여기에 데이터 관리, 모델 훈련, 불확실성 처리, 지속적인 학습 등 AI 시스템 특유의 측면을 추가한다. AI 엔지니어링은 실험실에서 개발된 모델이 실제 환경에서 가치를 창출할 수 있도록 다리를 놓는 역할을 한다. ...