데이터 과학 용어, 헷갈리시나요? 핵심 용어들을 한 눈에 알아보세요.
인공지능(AI)과 머신러닝 같은 용어들이 자주 사용되지만, 사실 이들은 같은 의미로 쓰이기보다는 서로 다른 개념입니다. AI와 머신러닝은 현대 데이터 과학의 핵심이 되며, 기업들이 이러한 기술을 채택함에 따라 기본 개념을 이해하는 것이 중요합니다.
본 포스팅에서는 AI와 머신러닝의 차이를 풀어 설명하고, 이 두 개념이 어떻게 연결되는지, 그리고 데이터 과학 트렌드를 따라잡는 데 어떻게 활용할 수 있는지 살펴봅니다.
AI란 무엇인가?AI는 기계에 인간과 같은 학습, 이해, 의사결정, 문제 해결 능력을 부여하는 것입니다. AI는 컴퓨터 과학, 엔지니어링, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 기업들은 AI를 활용하여 고객 경험, 물류 운영 및 기타 산업별 응용 분야에서 효율성을 향상시키고 혁신을 촉진할 수 있습니다. AI의 핵심은 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾아 예측을 하는 것으로, 이는 자동화를 가능하게 하고, 오류를 줄이며, 분석 속도를 높이는 데 기여합니다. 자주 접할 수 있는 AI 관련 용어는 다음과 같습니다. |
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– 에이전틱 AI(Agentic AI)
가트너가 뽑은 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나인 에이전틱 AI는 복잡한 작업을 수행하고 자율적으로 학습할 수 있는 AI의 한 종류입니다. 전통적인 AI는 보통 미리 정의된 규칙이나 지침을 따르지만, 에이전틱 AI는 새로운 상황에 적응하고 시간이 지나면서 의사결정을 개선할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 기억을 가지고 있어 이전에 일어난 일을 기억하고, 왜 그런 일이 일어났는지 이해하여 더 스마트하고 신중한 선택을 할 수 있습니다. 에이전틱 AI를 유용한 보조 도우미로 생각해보세요. 다양한 데이터 세트를 분석하여 더 빠른 결정을 내리고, 일상적인 작업을 효율화하며, AI의 자율성을 더욱 강화할 수 있습니다. 가까운 미래에 에이전틱 AI에 대해 더 많이 듣게 될 것입니다.
– 생성형 AI(Generative AI)
생성형 AI(GenAI)는 기존 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 창의적인 AI입니다. 텍스트, 이미지, 음악 등의 데이터를 학습하여 새로운 현실적인 콘텐츠를 생성합니다. 복잡한 모델과 방대한 훈련 데이터를 기반으로, 간단한 프롬프트에 반응하여 콘텐츠를 예측하고 생성합니다. GenAI는 자동차 제조에서 의료, 그 이상에 이르기까지 다양한 산업을 혁신하고 있습니다. 더 빠른 생산, 더 나은 고객 서비스, 획기적인 디자인 및 맞춤형 경험을 가능하게 합니다. 가장 좋은 점은 계속해서 개선되고 있다는 것입니다. 즉, 그 능력의 범위는 매일 확장되고 있습니다.
– 설명 가능한 AI(Explainable AI)
AI 모델이 특정 출력에 도달한 방식이 궁금하신가요? 설명 가능한 AI는 이를 보여줍니다. 설명 가능한 AI는 모델의 내부 작동 원리가 투명하고 이해 가능한 모델을 말합니다. 이 기술은 편향을 찾아내고 신뢰성을 개선하는 데 유용합니다. AI의 결정을 명확하고 이해하기 쉽게 만들어 사용자가 “블랙 박스” 모델을 다루는 듯한 느낌을 받지 않도록 돕습니다.
AI는 고유한 장점과 도전 과제가 있습니다. AI 관련 용어를 이해하면 AI가 끊임없이 발전하는 세계에서 앞서 나갈 수 있습니다. 이렇게 하면 AI의 장점을 활용하면서 위험을 염두에 둘 수 있습니다. 그러나 AI 용어를 이해하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI를 사용할 때는 AI 거버넌스를 이해하고, 조직에서 적절한 거버넌스 프레임워크를 설정하는 것이 중요합니다.
– AI 거버넌스란 무엇인가?
AI를 사용하는 방식에 대한 규칙을 정하는 AI 거버넌스는 AI 사용에서 발생할 수 있는 위험을 완화하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 거버넌스는 본질적으로 AI를 어떻게 사용하고 관리할지에 대한 규칙서입니다. 마치 매우 똑똑한 로봇 친구와 경계를 설정하는 것처럼 생각할 수 있습니다. AI가 언제 잘 지낼지, 언제 물러설지, 어떻게 실수를 하지 않을지를 알아야 합니다. AI 거버넌스는 공정한 시스템을 만들고, 편향을 피하며, 투명성을 유지하고, 모든 사람들이 AI를 적절하게 사용하도록 보장하는 것입니다.
AI는 결정을 더 빠르게 내리거나, 새로운 것을 창조하거나, 또는 삶을 더 쉽게 만드는 등 게임의 규칙을 변화시키고 있습니다. AI를 잘 활용하면 더 똑똑한 결정을 내리고, 윤리적인 기준을 지키며, AI-driven 미래에서 조직이 번창할 수 있도록 도울 수 있습니다.
머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝은 데이터를 사용하여 예측과 결정을 내리는 AI의 한 분야입니다. 다음은 머신러닝에서 자주 접할 수 있는 몇 가지 주요 용어입니다. |
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머신러닝에서는 데이터 클렌징(부정확한 데이터 제거), 준비, 시각화, 모델링 등의 과정을 거쳐 복잡한 데이터 세트를 이해하고 분석합니다.
머신러닝의 주요 유형
– 예측 분석(Predictive Analytics)
예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래의 이벤트나 동향을 예측하는 기술입니다. 이를 위해 통계학적 모델과 머신러닝 알고리즘을 사용하여, 특정 변수가 어떻게 변화할지 또는 특정 결과가 발생할 확률을 예측합니다.
예시:
– 주식 시장 예측: 주식의 과거 가격 데이터를 바탕으로 미래 가격 변동을 예측하는 모델을 만드는 것.
– 고객 이탈 예측: 고객의 구매 이력 데이터를 분석하여, 어떤 고객이 이탈할 확률이 높은지를 예측하는 모델.
– 처방적 분석(Prescriptive Analytics)
처방적 분석은 데이터를 분석하여, 특정 문제를 해결하거나 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 방침을 제시합니다. 예측 분석이 “무엇이 일어날 것인가?”에 답하는 반면, 처방적 분석은 “무엇을 해야 하는가?”에 대한 답을 제공합니다.
예시:
– 재고 관리 최적화: 고객의 수요 예측 데이터를 바탕으로, 어떤 상품을 얼마나 주문할지를 결정하는 최적화 모델.
– 교통 흐름 개선: 도시 내 교통 흐름 데이터를 분석하여, 신호등의 타이밍을 조정하거나 도로의 구성을 변경해 교통 체증을 최소화할 방법을 제시하는 모델.
– 지도 학습(Supervised Learning)
지도 학습은 데이터에 라벨(정답)이 붙어 있는 상태에서 모델을 학습시키는 방법입니다. 모델은 입력 데이터와 그에 대응하는 출력 데이터를 학습하여, 새로운 데이터에 대해 예측을 할 수 있게 됩니다.
예시:
– 스팸 메일 분류: 이메일의 내용을 분석하여 해당 이메일이 스팸인지 아닌지 분류하는 모델. (라벨: 스팸 / 정상)
– 질병 예측: 환자의 의료 데이터를 기반으로, 그 사람이 특정 질병에 걸릴 확률을 예측하는 모델.
– 비지도 학습(Unsupervised Learning)
비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 학습하여 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하는 방법입니다. 주로 군집화(Clustering)나 차원 축소(Dimensionality Reduction) 같은 기술을 사용하여 데이터를 분석합니다.
예시:
– 고객 세그먼트화: 고객들의 구매 패턴이나 행동을 기반으로 비슷한 성향을 가진 그룹을 찾아내는 군집화 모델.
– 추천 시스템: 영화나 상품 추천 시스템에서, 사용자의 과거 행동을 분석하여 비슷한 취향을 가진 다른 사용자의 데이터를 기반으로 추천 항목을 제공하는 모델.
요약하자면, 머신러닝은 원시 데이터를 스마트하고 실행 가능한 인사이트로 바꾸는 과정입니다. 미래 트렌드를 예측하거나, 추천을 하거나, 숨겨진 패턴을 찾는 등의 작업에서 머신러닝은 확장성을 높이고 데이터의 힘을 활용하여 실질적인 결과를 이끌어냅니다.
AI(인공지능)과 머신러닝 밀접하게 연결된 개념입니다. 머신러닝은 AI의 한 분야로, AI 시스템이 데이터를 통해 학습하고 패턴을 찾아내는 방법론 중 하나입니다. 이를 통해 AI는 더 나은 결정을 내리거나 예측을 할 수 있게 됩니다.
시장의 기본 데이터 과학 용어를 아는 것은 빠르게 변화하는 데이터 과학 세계에서 앞서 나갈 수 있도록 도와줍니다. 핵심 개념부터 고급 기술까지 각 요소는 기업들이 혁신하고 더 나은 결정을 내리는 데 기여합니다. Altair® RapidMiner® 데이터 분석 및 AI 플랫폼과 같은 도구를 사용하면 AI와 머신러닝의 힘을 자신의 프로젝트에 활용할 수 있습니다.
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