예측 AI란?

예측 AI란?

예측 인공 지능(AI)은 통계 분석을 사용하여 패턴을 식별하고, 행동을 예측하며, 향후 이벤트를 예측하는 컴퓨터 프로그램의 기능입니다. 통계학 분야는 오랫동안 미래에 대한 예측을 하는 데 사용되어 왔습니다. 예측 AI는 머신 러닝과 방대한 양의 데이터에 대한 액세스를 통해 통계 분석을 더 빠르고 (이론상) 더 정확하게 수행할 수 있게 해 줍니다. 예측 AI의 예측이 정확하다는 보장은 없지만, 예측 AI는 기업에서 미래를 대비하고 고객을 위한 개인화된 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Joey가 출항하기 전에 날씨가 어떤지 알아봐야 하는 어부라고 상상해 보세요. 지난 몇 달 동안 Joey는 아침에 붉은 하늘을 볼 때마다 폭풍우를 경험했습니다. Joey는 붉은 하늘을 볼 때마다 폭풍이 다가오고 있다는 경고로 받아들여야 한다는 결론을 내리기 시작합니다. 예측 AI도 비슷한 결론에 도달하지만, 하늘의 색이 아닌 수천 개의 요소와 몇 달이 아닌 수십 년 동안의 데이터를 분석하여 결론을 내립니다.

예측 AI는 AI가 제공하는 많은 기능 중 하나에 불과하며, 컴퓨터가 인간의 인지를 모방할 수 있는 일련의 능력을 의미합니다.

예측 AI는 어떻게 작동할까요?

'빅 데이터'

통계학에서는 일반적으로 데이터가 많을수록 더 정확한 분석이 가능합니다. 예를 들어, 여론조사는 최소한의 응답자 수가 있어야 신뢰할 수 있는 것으로 간주되며, 과학 연구는 여러 번 반복해야 통계적으로 유의미한 것으로 간주됩니다.

마찬가지로 예측 AI도 방대한 양의 데이터(빅 데이터라고 불리는 경우가 많음)에 액세스할 수 있어야 합니다. 제공된 데이터가 많을수록 더 정확한 예측이 가능합니다. 여론 조사에는 수천 명의 응답자가 참여할 수 있습니다. 예측 AI 모델은 여론이나 다가오는 선거에 대한 예측을 하기 위해 이전에 실시된 수천 건 또는 수백만 건의 여론조사를 고려할 수 있습니다.

머신러닝

머신 러닝은 AI의 하위 집합입니다. 머신 러닝은 사람의 개입 없이 데이터를 식별하도록 컴퓨터 프로그램을 학습시키는 방법입니다. 예를 들어, 웹 사이트에서 사용자 행동에 대한 충분한 예가 주어지면 머신 러닝 모델은 웹 사이트의 인간 트래픽으로부터 자동화된 봇 트래픽을 분류하는 방법을 학습할 수 있습니다. 또는 충분한 하늘 사진과 날씨 정보가 주어지면 머신 러닝 모델이 "붉은" 하늘을 식별하고 특정 종류의 하늘을 폭풍우가 치는 날씨와 연관시키는 방법을 학습할 수 있습니다.

예측 AI에서는 앞서 설명한 방대한 데이터 수집에 머신 러닝이 적용됩니다. 예측 AI 모델은 사람의 감독 없이도 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.

패턴 식별

어부 Joey가 아침의 붉은 하늘 패턴이 폭풍우가 다가오는 것과 관련이 있다는 것을 알아낸 것처럼, 예측 AI도 특정 유형의 데이터 또는 특정 사건을 연관 짓는 방법을 학습합니다. 예측 AI는 수백개, 수천 개의 요인을 살펴보고 향후 반복될 수 있는 이벤트를 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다.

예측 AI의 사용 사례에는 어떤 것이 있을까요?

예측 AI를 위한 애플리케이션은 방대하고 광범위합니다. 예측이 항상 정확하지는 않더라도 미래에 어떤 일이 일어날지 어느 정도 예측할 수 있다는 것은 기업에는 큰 이점이 될 수 있습니다. 가능한 예측 AI 사용 사례에는 다음이 포함됩니다.

• 재고 관리: 예측 AI는 소비자 수요가 높을 가능성이 높고 브랜드나 스토어가 재고를 더 많이 보유해야 하는 시기를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 공급망 관리: 마찬가지로 예측 AI는 도로 정체가 발생하는 시간대나 사용자 수요 급증을 충족하기 위해 더 많은 트럭이 필요한 시기를 결정하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
• 개인화된 사용자 경험: 예측 AI는 과거 활동을 기반으로 사용자 행동을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 헬스케어: 충분한 데이터가 주어지면 예측 AI는 개인의 병력을 바탕으로 미래의 잠재적 건강 상태를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. (물론 건강 데이터에는 HIPAA와 같은 엄격한 규제 프레임워크가 적용됩니다.)
• 마케팅 캠페인: 예측 AI는 사용자 또는 고객의 행동을 예측할 수 있는 것처럼, 해당 잠재 고객이 어떤 종류의 콘텐츠나 제품에 관심을 가질지 예측하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

예측 AI와 생성형 AI의 비교

예측 AI와 생성형 AI는 모두 머신 러닝과 많은 데이터에 대한 액세스를 결합하여 결과를 만들어냅니다. 하지만 예측 AI는 머신 러닝을 사용하여 미래를 추정합니다. 생성형 AI는 머신 러닝을 사용하여 콘텐츠를 만들어냅니다. 예측 AI 버전의 어부 Joey는 폭풍우가 다가올 때 동료 어부들에게 알려줍니다. 생성형 AI 버전의 Joey는 날씨와 어로 항해 사이의 다양한 상호작용을 상상하는 소설을 씁니다.

어떤 의미에서 생성형 AI는 통계 분석을 사용하여 어떤 단어와 개념이 함께 속하는지 "예측"한다는 점에서 예측형 AI와 유사합니다. 하지만 생성형 AI와 예측 AI는 목표가 다르고, 사용하는 머신 러닝 모델도 다르며, 사용 사례도 다릅니다.

예측 AI는 임베딩을 어떻게 사용할까요?

대부분의 AI 유형과 마찬가지로 예측 AI도 데이터베이스를 빠르고 효율적으로 쿼리하고 유사한 데이터 항목 간의 관계를 찾는 기능이 필요합니다. 임베딩 데이터베이스는 유사성 쿼리를 가능하게 합니다.

임베딩은 유사성 및 관계를 식별할 수 있는 형태로 정보를 저장하는 방법입니다. 비지도형 신경망 계층에 의해 생성되는 임베딩은 정보 항목을 벡터로 변환하여 데이터 세트의 다른 정보 항목과 관련하여 수학적 공간 내에 배치합니다.

서로 클러스터링된 임베딩은 서로 관련성이 있는 것으로 간주될 수 있으며, 이를 통해 패턴을 빠르게 식별할 수 있습니다. "붉은 하늘", "폭풍 구름", "거친 날씨" 가 모두 임베딩 데이터베이스에서 서로 가깝다면, 예측 AI 모델은 폭풍이 다가오는 시점을 식별하기 시작할 수 있습니다.

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