왜 AI, Machine Learning 을 써야 하는가?

인공지능(AI) 및 기계학습(ML)은 전통적인 알고리즘보다 더 적합한 경우가 있는 이유가 있습니다. 아래는 그러한 이유들을 설명해드리겠습니다.

복잡한 문제 해결: AI/ML은 복잡하고 비선형적인 문제를 다룰 수 있습니다. 전통적인 알고리즘은 명시적으로 프로그래밍되고 제한된 규칙에 따라 작동하는 경우가 많습니다. 하지만 AI/ML은 데이터에서 패턴을 학습하고 복잡한 상호작용과 비선형성을 처리할 수 있어, 복잡한 문제를 해결하는 데 적합합니다.

대규모 데이터 처리: AI/ML은 대규모 데이터 처리에 능숙합니다. 전통적인 알고리즘은 정형화된 데이터에 적용되기 쉽지만, 대량의 비정형 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. AI/ML은 대량의 데이터에서 특징을 추출하고 패턴을 학습하여 효율적인 결과를 제공할 수 있습니다.

유연성과 적응성: AI/ML은 문제의 동적인 변화에 적응할 수 있습니다. 전통적인 알고리즘은 특정한 규칙과 가정에 의존하는 경우가 많아, 문제가 변하거나 새로운 데이터가 추가될 때 유연하게 대처하기 어렵습니다. 반면에 AI/ML은 새로운 데이터를 학습하고 모델을 업데이트하여 문제의 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다.

예측력과 정확성: AI/ML은 예측력과 정확성이 뛰어납니다. 데이터로부터 학습된 모델은 새로운 입력에 대해 예측을 수행하고, 이를 통해 판단이나 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 전통적인 알고리즘은 주어진 규칙에 따라 일관된 결과를 제공하지만, AI/ML은 데이터에서 특징을 학습하여 예측력이 향상될 수 있습니다.

AI/ML은 이러한 이유로 인해 복잡한 문제, 대규모 데이터, 동적인 환경에서 전통적인 알고리즘보다 더 적합한 선택이 될 수 있습니다. 그러나 AI/ML을 적용할 때에도 데이터 품질, 모델 해석 가능성, 편향성 등을 고려하여 적절한 접근 방식을 선택하는 것이 중요합니다.