[030]적응형 AI란 무엇인가?

적응형 AI(adaptive ai)는 새로운 상황과 변화하는 환경에 적응할 수 인공지능 시스템을 말한다. 즉 고정된 알고리즘과 규칙만으로 작동하는 기존 AI 시스템과는 달리 적응형 AI는 새로운 데이터, 피드백, 경험을 기반으로 학습하고 진화할 수 있는 유연성을 갖추고 있다.

실제환경은 계속적으로 변하기 마련인데, 적응형 AI는 이러한 변화에 효과적으로 작동하여 변화하는 조건에 대응 할 수 있다. 따라서 기존 AI 시스템보다 보다 효과적이고 효율적인 시스템의 구성이 가능하다.

적응형 AI 기술요소

적응형AI와 생성형AI의 차이
01.목적
적응형 AI: 주로 주어진 환경에서 데이터의 패턴을 인식하고 학습하여 새로운 상황에 적응하는 데 중점을 둡니다.
생성형 AI: 주로 주어진 데이터를 기반으로 새로운 내용을 생성하거나 예측하는 데 중점을 둡니다.

02.데이터 처리
적응형 AI: 주어진 데이터의 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 결정을 내립니다.
생성형 AI: 주어진 데이터를 분석하여 새로운 데이터를 생성하거나 예측하기 위해 사용됩니다.

03.응용 분야
적응형 AI: 자동차 운전, 의료 진단 및 치료, 금융 예측 등 환경의 변화에 민감한 응용 분야에 적합합니다.
생성형 AI: 예술적 창작물 생성, 자연어 처리 및 번역, 음성 및 이미지 생성 등의 분야에 적합합니다.

04.학습 방식
적응형 AI: 지도 학습, 비지도 학습, 혹은 강화 학습을 사용하여 데이터의 패턴을 학습하고 환경에 적응합니다.
생성형 AI: 주로 비지도 학습 기법이 사용되며, 주어진 데이터의 특징을 추출하여 새로운 데이터를 생성하거나 예측합니다.

[출처 : HeungItGo]