데이터 과학과 인공 지능의 차이점은 무엇인가요?
데이터 과학과 인공 지능(AI)은 모두 디지털 데이터의 이해 및 사용과 관련된 방식과 기법을 포괄하는 용어입니다. 오늘날의 조직은 다양한 온라인 시스템과 물리적 시스템으로부터 인간 생활의 모든 측면에 대한 정보를 수집합니다. 우리는 방대한 양의 텍스트, 오디오, 비디오 및 이미지 데이터를 사용할 수 있습니다. 데이터 과학은 통계 도구, 방법 및 기술을 결합하여 데이터에서 의미를 생성합니다. 인공 지능은 이를 한 단계 더 발전시켜, 데이터를 활용하여 학습, 패턴 인식, 인간과 유사한 표현 등 일반적으로 인간 지능과 관련된 인지 문제를 해결합니다. 복잡한 알고리즘의 집합체로서 실행 과정에서 새로운 정보를 ‘학습’하여 시간이 지날수록 문제를 더 잘 해결할 수 있게 됩니다.
데이터 과학과 인공 지능 간의 유사점
AI와 데이터 과학에는 모두 대량의 데이터를 분석하고 활용하는 도구, 기법 및 알고리즘이 포함됩니다. 다음은 몇 가지 유사점입니다.
예측 애플리케이션
인공 지능과 데이터 과학 기술 모두 바이너리 데이터를 분석하면서 학습한 모델 및 방법을 적용한 결과로 얻어진 새 데이터를 기반으로 예측을 수행합니다. 예를 들어 전년도 데이터를 기반으로 미래의 월간 우산 판매량을 예측하는 것은 데이터 과학에서 시계열 데이터 분석의 한 예입니다.
마찬가지로, 자율 주행 자동차도 예측 인공 지능 시스템의 한 예입니다. 도로 주행 시 자율 주행 자동차는 앞 차와의 거리와 두 차량의 속도를 계산합니다. 전방 차량의 급제동을 예측하여 충돌을 피할 수 있는 속도를 유지합니다.
데이터 품질 요구 사항
훈련 데이터가 일관되지 않거나 편향되거나 불완전할 경우, AI와 데이터 과학 기술 모두 결과의 정확도가 떨어집니다. 예를 들어 데이터 과학 및 AI 알고리즘은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 새 데이터가 원본 데이터 세트에 없는 완전히 새로운 데이터인 경우 새 데이터를 필터링합니다.
- 입력 데이터에 변동이 없는 경우 데이터 세트의 특정 속성을 다른 모든 속성보다 우선시합니다.
- 입력 데이터가 거짓인 경우 존재하지 않거나 가상의 정보를 생성합니다.
기계 학습
기계 학습(ML)은 데이터 과학과 AI 모두의 하위 유형으로 간주됩니다. 즉, 모든 ML 모델은 데이터 과학 모델로 간주되고, 모든 ML 알고리즘도 AI 알고리즘으로 간주됩니다. 흔히 모든 AI가 ML을 사용한다고 오해하지만 그렇지 않습니다. ML이 복잡한 AI 솔루션에 항상 필요한 것은 아닙니다. 마찬가지로, 모든 데이터 과학 솔루션에 ML이 포함되는 것도 아닙니다.
주요 차이점: 데이터 과학과 인공 지능 비교
데이터 과학에는 데이터를 분석하여 예측을 위한 기본 패턴과 관심 영역을 결정하는 작업이 포함됩니다. 응용 데이터 과학에서는 데이터 분석에 사용되는 모델과 방법을 실제 상황에서 새로운 데이터에 적용하여 확률적 결과를 제공합니다. 이와 대조적으로, AI는 응용 데이터 과학 기법 및 기타 알고리즘을 사용하여 인간의 지능을 거의 유사하게 모방하는 복잡한 기계 기반 시스템을 구성하고 실행합니다.
데이터 과학은 AI 및 컴퓨터 과학 이외의 응용 분야에도 활용될 수 있습니다.
목표
데이터 과학의 목표는 기존의 통계 및 계산 모델과 방식을 적용하여 수집된 데이터의 관심 영역이나 패턴을 이해하는 것입니다. 결과는 미리 결정되며 처음부터 쉽게 정의할 수 있습니다. 예를 들어 데이터를 사용하여 향후 매출을 예측하거나 기계가 언제 수리 준비가 되는지 확인할 수 있습니다.
AI의 목표는 컴퓨터를 사용하여 복잡한 새 데이터로부터 인간의 지능적인 추론과 구별할 수 없는 결과를 도출하는 것입니다. 창의적 텍스트를 생성하거나 텍스트에서 이미지를 생성하는 등 결과는 포괄적이고 정의하기 어렵습니다. 문제 세트의 세부 정보가 너무 커서 정확하게 정의할 수 없으며, AI 시스템이 자체적으로 문제를 해석합니다.
범위
데이터 과학은 결과가 미리 정해지는 만큼, 범위가 더 작습니다. 프로세스는 데이터에서 답변할 수 있는 질문을 식별하는 것으로 시작됩니다. 범위에는 다음이 포함됩니다.
- 데이터 수집 및 전처리
- 데이터에 적절한 모델과 알고리즘을 적용하여 질문에 답하기
- 결과 해석
반면, AI는 범위가 훨씬 더 넓으며 해결하는 문제에 따라 단계가 달라집니다. 이 프로세스는 사람이 성공적으로 수행하는 노동 집약적인 수동 작업이나 복잡한 추론 작업을 식별하는 것으로 시작되며, 기계가 그 작업을 그대로 수행해야 합니다. 범위에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 탐색적 데이터 분석.
- 작업을 알고리즘 구성 요소로 나누어 시스템을 구성
- 테스트 데이터를 수집하여 시스템의 논리적 흐름과 복잡성의 적합성을 검토하고 개선
- 시스템 테스트
Methods
데이터 과학에는 다양한 데이터 모델링 기법이 적용됩니다. 이러한 기법은 데이터와 제기되는 질문에 따라 선택됩니다. 여기에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 이상 탐지, 바이너리 분류, k-평균 클러스터링, 주성분 분석 등이 포함됩니다. 통계 분석을 잘못 적용하면 예상치 못한 결과가 발생합니다.
AI 애플리케이션은 일반적으로 복잡하고 사전 구축되며 제품화된 구성 요소에 의존합니다. 여기에는 안면 인식, 자연어 처리, 강화 학습, 지식 그래프, 생성형 인공 지능(생성형 AI ) 등이 포함될 수 있습니다.
응용 분야: 데이터 과학과 인공 지능 비교
데이터 과학은 특정 질문에 답하는 데 도움이 될만한 양질의 데이터와 모델만 충분하다면 어디에든 적용할 수 있습니다. 응용 분야는 다음과 같습니다.
- 판매 수요 예측
- 사기 탐지
- 스포츠 배당률
- 위험 평가
- 에너지 소비 예측
- 수익 최적화
- 지원자 선별 프로세스
AI의 응용 분야는 무궁무진합니다. 인기 있는 응용 분야는 다음과 같습니다.
- 로봇 생산 라인
- 챗봇
- 생체 인식 시스템
- 의료 영상 분석
- 예측 유지 보수
- 도시 계획
- 마케팅 개인화
직업: 인공 지능과 데이터 과학 비교
데이터 사이언티스트는 일반적으로 데이터를 심층적으로 분석하는 기술적인 분야에 중점을 둡니다. 데이터 사이언티스트는 데이터를 수집 및 처리하고, 데이터에 적합한 모델을 선택하며, 결과를 해석하여 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 작업은 특정 소프트웨어 또는 시스템 내에서 발생할 수 있으며, 시스템 자체에서도 발생할 수 있습니다.
직무 유형
데이터 과학 직무에는 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 기계 학습 엔지니어, 연구 과학자, 데이터 시각화 전문가, 분야별 분석가 등이 포함됩니다. AI도 이러한 역할을 모두 포괄합니다. 하지만 해당 분야의 범위가 매우 넓은 만큼, 소프트웨어 개발자, 제품 관리자, 마케팅 전문가, AI 테스터, AI 엔지니어 등의 추가 관련 직무 및 직무 집중 영역이 많이 있습니다.
기술 역량
데이터 사이언티스트는 통계 및 알고리즘 방법을 실제로 적용하여 데이터를 검증하고 분석함으로써 관련 인사이트를 도출하는 역량을 갖추고 있습니다. 데이터 사이언티스트에게는 통계 수학 및 컴퓨터 과학에 대한 배경 지식과 해당 도구에 대한 숙련도가 요구됩니다.
AI 내에서의 역할에 따라 요구되는 역량이 좀 더 기술적일 수도 있고 소프트 역량을 기반으로 할 수도 있습니다. 일부 직무의 경우 기술 경험이 필요하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 AI 소프트웨어 개발자에게는 관련 프로그래밍 언어, 라이브러리 및 도구에 대한 실용적인 지식이 요구됩니다. 하지만 생성형 AI 도구의 AI 테스터에게는 언어 능력, 창의적 사고, 사용자가 시스템과 상호 작용하는 방식에 대한 높은 이해도가 요구됩니다.
커리어 개발
데이터 과학 도구 및 워크플로가 갈수록 자동화되고 제품화됨에 따라, 순수한 데이터 과학 직무의 수가 줄어들고 있습니다. 순수한 데이터 과학 직무를 원하는 데이터 과학 전문가는 학문적인 첨단 응용 분야를 선호하는 경향이 있습니다. 데이터 사이언티스트가 도구 운영을 담당하는 분석 직무도 여전히 중요합니다. 데이터 사이언티스트는 하위 직급에서 좀 더 상위 직급으로 승진하고 있으며, 인력 또는 프로젝트를 관리하는 직책으로 자리를 옮기거나, 최고 데이터 책임자로 승진하는 경우도 있습니다.
AI 관련 직무 자체의 주안점에 따라 커리어 개발도 비슷하게 예상할 수 있습니다. 최고 기술 책임자, 최고 마케팅 책임자, 최고 제품 책임자 등으로 승진할 수 있습니다. 향후 10년 동안 어떤 직무가 자동화될지 비판적으로 생각해 보면, 미래의 커리어 개발 방향을 정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
차이점 요약: 데이터 과학과 인공 지능 비교
| 데이터 과학 |
인공 지능 |
|
| 무엇인가요? |
통계 및 알고리즘 모델링을 사용하여 데이터에서 인사이트를 도출합니다. |
인간 지능을 모방하는 기계 기반 애플리케이션을 가리키는 광범위한 용어입니다. |
| 가장 적합한 용도 |
일련의 데이터로 질문에 답하기 |
인간의 복잡한 작업을 효율적으로 완료 |
| Methods |
선형 회귀, 로지스틱 회귀, 이상 징후 탐지, 이진 분류, k-평균 클러스터링, 주성분 분석 등 |
안면 인식, 자연어 처리, 강화형 기계 학습, 지식 그래프, 생성형 AI 등 |
| 범위 |
데이터로 답할 수 있는 사전 정의된 질문 |
광범위하고 정의하기 어려움, 작업 기반 |
| 구현 |
다양한 도구를 사용하여 데이터를 캡처, 정리, 모델링, 분석 및 보고 |
작업에 따라 다름 일반적으로 복잡하고 사전 구축되며 제품화된 구성 요소에 의존 |
AWS는 데이터 과학 및 인공 지능 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
AWS는 조직 데이터와 개별 데이터의 분석 및 인텔리전스를 강화하고 확대하는 데 도움이 되도록 설계된 광범위한 데이터 과학 및 AI 제품과 서비스를 제공합니다.
여기에는 정형 및 비정형 데이터를 위한 API 기반 데이터 과학 및 AI 모델과 데이터 과학 및 AI 솔루션의 포괄적인 생성과 배포를 지원하는 완전관리형 환경이 포함됩니다.
- Amazon SageMaker Studio는 데이터 과학 및 ML 솔루션 개발을 위한 목적별 도구 스택이 포함된 통합 개발 환경(IDE)입니다.
- Amazon Lex는 대화형 AI를 사용하여 자신만의 챗봇을 구축할 수 있도록 도와줍니다.
- Amazon Rekognition은 이미지 및 비디오에서 정보와 인사이트를 추출하기 위해 사전 훈련된 컴퓨터 비전(CV) 및 사용자 지정 가능한 CV 기능을 제공합니다.
- Amazon Comprehend를 사용하면 문서 내의 텍스트에서 중요한 인사이트를 도출하고 이해할 수 있습니다.
- Amazon Personalize는 ML을 활용하여 고객 경험을 개인화하는 데 도움을 줍니다.
- Amazon Forecast는 시계열 예측을 수행하는 데 도움이 됩니다.
- Amazon Fraud Detector는 사기 탐지 모델을 구축, 배포 및 관리하는 데 도움이 됩니다.
아울러 AWS는 대화, 스토리, 이미지, 비디오, 음악 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 만들 수 있는 세계적 수준의 생성형 AI 솔루션을 제공하며 그 수는 갈수록 늘어나고 있습니다. 생성형 AI 솔루션에는 다음이 포함됩니다.
- Amazon Bedrock은 생성형 AI 솔루션을 구축하고 확장하는 데 도움을 줍니다.
- AWS Trainium은 생성형 AI 모델의 훈련 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
- Amazon Q Developer는 소프트웨어 개발을 위한 생성형 AI 기반 어시스턴트입니다.
지금 계정을 만들어 AWS에서 데이터 과학과 인공 지능을 시작하세요.
