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전통적 프로그래밍과 인공지능 프로그래밍

(1) 비교

구분 전통적 프로그래밍 인공지능 프로그래밍
목표 정해진 결과 도출 모델(규칙, 알고리즘) 생성
컴퓨팅 환경 CPU 기반의 전통적 컴퓨팅 GPU 기반의 병렬 연산 처리
목적 정확성 데이터의 패턴 추출
행동성 기계가 정해진 알고리즘을 그대로 실행 기계가 스스로 학습하며 규칙을 생성
성능 지수 개발자의 능력에 비례 데이터의 양과 품질에 비례
예측 결과의 불확실성 결정론적으로 명확함 확률론적으로 불확실함
개발자 역할 정확한 알고리즘의 구현 데이터의 수집 및 모델의 설계
주요 도구 프로그래밍 도구 데이터 분석, 시각화 도구
데이터 기존의 내부 데이터 중심 웹, IoT 등 다양한 새로운 외부 데이터 중심
응용 명확한 결과를 갖는 문제 인간이 해결하기 어려운 문제
접근 방법론 명확한 규칙 기반 개발 머신러닝, 딥러닝의 패턴 추줄 기반 접근

(2) 접근 프로세스

1) 전통적 프로그래밍

  1. 데이터 입력
  2. 정확한 코드 작성
  3. 결과 출력

    ➡ 규칙이 명확히 정의되어야 결과 도출이 가능

2) 인공지능 프로그래밍

  1. 데이터 입력
  2. 모델(알고리즘) 훈련
  3. 추론
  4. 피드백 반복

    ➡ 데이터 기반 학습을 통해 지속적 개선

전통적 vs 인공지능 프로그래밍 차이
그림: 전통적 프로그래밍과 인공지능 프로그래밍의 비교
출처: https://youtu.be/MP8R6kBykzE?si=J8YHd85hsTFh4lwT