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인공지능시대(45): 인공지능의 예측분석
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2021년 10월 29일(금) 16:51 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
인공지능의 예측 개념
인공지능(AI)의 기능과 역할은 현실세계의 정확한 인식과 미래세계의 발생가능한 예측 그리고 각각의 상황에 따른 대응 방안을 모색하고 대처하는데 있다. 즉, AI예측분석은 과거 및 현재 데이터를 분석하여 미래 사상을 예측하는 과정이다.
AI의 예측분석은 기계학습(Machine Learning), 통계 모델링, 데이터 수집(Data Mining)과 같은 분석 기술을 사용하여 조직이 트렌드, 행동, 향후 성과, 비즈니스 기회 등을 파악할 수 있도록 지원하며, 사물 인터넷(IoT) 시대에는 보다 많은 데이터에 접근하고 이를 수집하여 다양하게 분석하고 있다. 또한 예측분석은 비즈니스 통찰(Insight)과 의사결정(Decision)을 위해 빅데이터를 해석하고 사용하는 데 유용한 툴(Tool)이다.
인공지능의 상황 인식
현실세계의 패턴과 트랜드를 파악하려면 대규모 데이터가 필요하고 정보에 기반한 의사결정을 내리기 위한 충분한 데이터 즉, 빅데이터는 예측분석의 핵심 요소이다. 그러므로 다양한 예측분석 툴 및 소프트웨어를 사용함으로써 비즈니스 사용자 및 분석가들은 인사이트를 확보하기 위한 모델을 구축할 수 있으며, 조직에 가장 적합한 예측분석용 소프트웨어는 특정한 활용 목표에 따라 달라지게 된다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
예측분석 기법
예측분석은 입력변수 세트를 기반으로 새로운 데이터를 예측하도록 모델을 학습시키는 방식으로 작동하며, 이 모델은 변수들 간의 관계와 패턴을 파악하고, 학습한 대로 찾아낸 데이터에 기초한 평가를 하게 된다. 예측분석은 정형 및 비정형 데이터 모두에 적용할 수 있으며, 대규모 데이터 세트의 패턴, 트렌드, 동작 등을 검색하는 과정의 데이터 마이닝은 분석을 위해 다양한 소스에서 데이터를 준비할 수 있도록 해준다.
데이터 분석 준비가 완료되면 예측 모델링은 모델의 구조를 구축하고 테스트하게 되며, 모델의 학습 및 평가를 거치고 나면 유사한 데이터에 관한 새로운 질문에 답하도록 재사용할 수 있다. 일반적인 예측기법으로는 회귀분석(Regression), 기계학습, 의사결정 트리(Trees), 신경망(Neural Networks) 등 다양한 기법들이 있다.
회귀분석 모델은 수학 방정식을 사용하여 변수 간의 관계를 결정한다. 특히, 선형 회귀분석 모델은 무한한 가능성의 연속적인 결과를 분석하며, 로지스틱(Logistic) 회귀분석 모델은 제한된 범위의 가능성을 분석한다.
의사결정 트리는 하나의 의사결정이 다른 결정으로 이어지는 방법을 파악하기 위해 사용되는 예측분석 기법이다. 그 접근방식은 기계학습 모델에 적용할 수 있으며, 이는 순차적이고 계층적인 질문들을 기반으로 "인과적 이벤트 발생" 조건을 결정하여 입력 데이터에 따른 결과로 이어지게 된다.
기계학습의 예측분석은 AI가 심층학습 즉, 소프트웨어에 쓰이는 기계학습 알고리즘으로 스스로 학습하며, 지속적으로 재프로그래밍할 필요 없이 데이터를 처리하는 과정에서 스스로 발전시키고 진화한다.
신경망은 회귀분석 모델 및 의사결정 트리에서 수집한 정보의 정확성을 평가하는 첨단분석 기술이며, 신경망에서는 이종 데이터 간의 비선형 유사성을 찾아낸다. 또한 발생할 수 있는 이벤트의 범위를 알아내는 것이 “가능성이 실현될 이유를 이해하는 것”보다 더 중요한 경우에 특히 유용하다.
인공지능 예측분석 기술의 전망
따라서 AI의 예측분석은 IT 인프라의 위험을 식별하거나 잠재적 문제점을 알려주므로 IT 성능을 향상시킬 수 있다. 따라서 AI를 통한 예측분석 기술은 스스로 AI의 IT 성능을 개선시키면서 조직과 시스템의 운영과정에서 시간과 비용을 절감할 수 있는 시대로 더욱 진화하게 될 것이다.
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