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인공지능과 머신러닝의 차이점 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 비슷한 개념처럼 보이지만, 실제로는 다른 의미를 가진다. 인공지능은 인간의 사고 능력을 모방하는 기술 전반을 의미하며, 기계가 문제를 해결하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 광범위한 개념이다. 반면, 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터를 학습하고 패턴을 인식하여 스스로 성능을 개선하는 알고리즘을 연구한다. 머신러닝은 다시 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉜다. 지도 학습(Supervised Learning)은 정답이 포함된 데이터를 기반으로 모델을 학습하는 방식이며, 이미지 분류나 스팸 메일 필터링 등에 활용된다. 반면, 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 정답이 없는 데이터를 기반으로 숨겨진 패턴을 찾아내는 방식으로, 군집 분석과 같은 분야에 사용된다. 마지막으로, **강화 학습(Reinforcement Learning)**은 보상을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 방법으로, 게임 AI나 로봇 제어 등에 적용된다. AI와 머신러닝은 현재 자율주행, 음성 비서, 의료 진단 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로 더욱 발전할 것으로 기대된다.