용어 구분 - 인공지능, 기계학습, 데이터과학, 빅데이터, 데이터마이닝, 에이전트

1. 인공지능

의사결정, 판단, 추론, 학습, 예측 등 인간의 지능적인 행위를 컴퓨팅 모델로 만드는 것이다. 기계학습보다는 포괄적인 의미이다.

 

2. 기계학습

인공 지능의 한 부분으로 인간의 학습, 예측, 판단 등의 지능적 행위를 컴퓨팅 모델로 수행하는 것이다.

 

3. 데이터과학

정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야이다. 데이터과학은 데이터마이닝보다 다학제적(interdisciplinary)이고 전방위적으로 비지니스, 기술, 오퍼레이션등 거의 모든 분야에 연결된 분야라고 볼수 있다.

 

4. 빅데이터

기존의 시스템으로는 처리하기 어려운 엄청난 양의 데이터를 말한다. 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)를 흔히 빅데이터의 3요소라고 한다.

 

5. 데이터마이닝

대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 분석하여 가치있는 정보를 추출하는 과정이다.

 

6. 에이전트

강화 학습을 통해 스스로 학습하는 컴퓨터이며, 에이전트틑 시행착오를 통해 특정한 기능을 학습한다.