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1. 인공지능 활용 방안
1.1. 인공지능기술 관련 개념
인공지능은 인간의 지적 능력의 일부 혹은 전체 능력을 인공적으로 구현한 것이다. 인공지능의 대표적인 하위 개념으로는 기계학습, 인공신경망, 딥러닝 등이 있다.
기계학습은 인공 뉴런들이 겹겹이 연결된 인공신경망을 구성하는 기본 층인 딥러닝을 바탕으로, 정보를 입력받아 이를 활용하여 스스로 학습하는 것을 의미한다. 이러한 복합적인 내용이 인공지능 기법이라고 할 수 있다.
인공지능 기법에는 여러 가지가 있으며, 대표적인 것으로 선형회귀분석, 나이브 베이지안 기법, 의사결정나무 기법 등이 있다. 이러한 기법들은 현실 세계의 문제를 해결하는 데 활용될 수 있다.
종합하면, 인공지능은 인간 지능의 일부 또는 전체를 모방하여 구현한 기술로, 기계학습, 인공신경망, 딥러닝 등의 하위 개념을 포함하며, 선형회귀분석, 나이브 베이지안 기법, 의사결정나무 기법 등이 대표적인 인공지능 기법이라고 할 수 있다.인공지능은 인간의 지적 능력의 일부 혹은 전체 능력을 인공적으로 구현한 것이다. 인공지능의 대표적인 하위 개념으로는 기계학습, 인공신경망, 딥러닝 등이 있다.
기계학습은 인간의 뇌와 유사한 구조인 인공신경망을 바탕으로, 데이터를 입력받아 스스로 학습하는 것을 의미한다. 이때 딥러닝은 여러 계층으로 구성된 인공신경망을 활용하여 자동으로 특징을 추출하고 학습하는 기술이다. 이러한 기계학습과 딥러닝 등의 기술들이 복합적으로 구현된 것이 인공지능 기법이라고 할 수 있다.
인공지능 기법에는 선형회귀분석, 나이브 베이지안 기법, 의사결정나무 기법 등이 대표적이다. 선형회귀분석은 기존 데이터를 바탕으로 미래 값을 예측하는 알고리즘이며, 나이브 베이지안 기법은 베이즈 정리를 기반으로 한 확률 분류 기법이다. 의사결정나무 기법은 예측 가능한 규칙들의 집합을 생성하는 기법이다.
이처럼 인공지능은 인간의 지적 능력을 모방하여 구현한 기술로, 기계학습, 인공신경망, 딥러닝 등의 하위 개념을 포함하며, 다양한 인공지능 기법들이 개발되어 활용되고 있다.
1.2. 선형회귀분석(Linear Regression)
선형회귀분석은 인공지능 기법 중 문제에 대한 예측에 사용되는 알고리즘이다. 예측문제란, 기존 축적된 데이터를 기반으로 생성된 모델을 이용하여 새로운 데이터가 들어온 시점에 해당 데이터가 어떤 값이 될지 예측하는 문제를 말한다. 선형회귀분석을 이용한 예측문제 해결의 경우, 최소제곱법(method of least squares, least squares approximation)을 이용하여 회귀모델을 구하고 이를 바탕으로 값을 예측하게 된다.
최소제곱법이란, 잔차(Residual)의 제곱의 합이 최소가 되도록 하는 직선인 회귀선을 회귀모델로 만들 수 있다. 이를 멸종위기 종 관리에 어떻게 이용할 수 있을까. DNA 데이터 분석의 경우 생물로부터 추출된 단백질을 바탕으로 이루어지는데 멸종위기 종으로 예상되는 경우 이를 추출하는 데에 한계가 있으며 따라서 적합한 종에 대한 예측이 필요하다. 이러한 경우, 선형회귀분석 기법을 이용하여 해당 종이 멸종위기 개체인지에 대한 여부를 판단하는데 도움을 줄 수 있다.
1.3. 나이브 베이지안 기법(Naive Bayesian)
'나이브 베이지안 기법(Naive Bayesian)'이란 베이즈 정리를 기반으로 하는 확률 분류기의 일종이다. 이 기법은 일부 확률 모델에서 상당한 효율을 보이는 훈련 방법으로, 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation) 방식으로 파라미터를 추정한다. 또한 적은 양의 트레이닝 데이터로도 훈련이 가능하며, 단순한 설계와 가정만으로도 복잡한 실제 상황에 효과적으로 작동할 수 있다는 장점이 있다.
나이브 베이지안 기법은 베이즈 정리를 기반으로 하므로, 사전 확률과 조건부 확률을 이용하여 분류를 수행한다. 즉, 특정 데이터가 어떤 클래스에 속할지 예측하는 문제를 다룬다. 이때 나이브 베이지안 기법은 모든 데이터 특징이 독립적이고 동등하게 중요하다는 강한 가정을 하는데, 이러한 가정으로 인해 '나이브(naive)'라는 이름이 붙었다.
구체적인 예시를 들어보면, 고객이 어떤 제품을 선택할지 예측하는 상황을 생각해 볼 수 있다. 제품을 선택한 사건을 C, 고객이 제품을 구매한 사건을 B라고 하자. 나이브 베이지안 기법을 적용하면 P(B|C), 즉 제품을 선택했을 때 구매할 확률을 계산할 수 있다. 이때 제품 선택에 영향을 끼치는 요인들(무게, 크기, CPU 성능 등)이 서로 독립적이라고 가정하게 된다.
이러한 나이브 베이지안 기법은 스팸 이메일 필터링, 컴퓨터 ...
