AI 모델 가이드:정의 및 작동 방식
인공지능(AI)은 기업의 운영 방식을 혁신하여 더 빠르게 의사 결정을 내리고, 심층적인 인사이트를 도출하며, 확장 가능한 자동화를
구현하도록 지원합니다. 이 가이드에서는 AI 모델의 정의를 비롯하여, AI 모델과 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL)의 차이점,
그리고 여러 선도 기업이 실질적인 성과를 창출하기 위해 AI 모델을 어떻게 활용하고 있는지 등에 대해 자세히 설명합니다.
- 개요
- AI 모델과 ML/DL 모델의 차이점
- 널리 알려진 AI 모델 및 실제 응용 사례
- 리소스
개요
AI는 현대의 비즈니스 운영, 특히 데이터를 기반으로 한 비즈니스 운영에서 필수적인 요소가 되고 있습니다. AI 모델은 데이터를 이해하고 해석하는 프로세스를 가속화합니다. 이 강력한 프로그램은 데이터를 신속하게 분석하고, 패턴을 찾으며 예측할 수 있어, 효율적이고 자동화된 의사 결정에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
AI 모델과 ML/DL 모델의 차이점
인공지능(AI)은 기계가 인간의 사고 방식을 모방하도록 하는 일련의 기술을 지칭하는 광범위한 용어입니다. 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)은 AI의 하위 분야로, 각각 인간과 유사한 인지 과정을 수행하도록 기계를 훈련시키는 고유한 프로세스를 가지고 있습니다.
ML 모델
머신 러닝은 경험을 통해 학습하도록 기계를 훈련시키는 AI의 한 분야입니다. ML 모델은 레이블이 달린 학습 데이터(지도 학습) 또는 레이블이 없는 가공 전 데이터(비지도 학습)를 통해 학습합니다. ML 모델은 인간이 시행착오를 통해 학습하는 방식을 모방합니다. 잘 훈련된 모델은 시간이 지나면서 점점 더 정확하게 예측할 수 있습니다. ML 모델은 예측(예: 다음 달 매출 예측), 세분화(예: 거래의 사기 여부 판단), 클러스터링(예: 유사한 고객이 구매한 품목 식별), 기타 추천 시스템과 같은 다양한 분야에서 널리 활용됩니다.
DL 모델
딥러닝은 머신러닝의 하위 분야입니다. DL 모델은 기본적으로 다계층 신경망이며, 각 계층은 일련의 상호 연결된 노드로 구성됩니다. 딥러닝 모델의 ‘깊이(depth)’는 모델의 목적에 따라 달라집니다. 일부 고급 DL 모델은 1천 개 이상의 계층으로 구성되며, 연속된 각 계층을 지날 때마다 모델의 예측은 점점 더 정확해집니다. 이러한 유형의 AI 모델은 자율주행 차량 기술, 디지털 음성 어시스턴트, 소셜 리스닝 솔루션과 같이 비정형 데이터(예: 이미지, 비디오, 문서)를 대규모로 사용하는 다양한 애플리케이션에 활용됩니다.
널리 알려진 AI 모델 및 실제 응용 사례
오늘날 여러 AI 모델이 사용되고 있습니다. 여기서는 가장 일반적인 여섯 가지 모델을 간략히 소개하고, 각 모델의 작동 방식 및 실제 사용 사례를 설명합니다.
선형 회귀
선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 찾도록 설계된 ML 모델입니다. 이들 두 변수 간의 최적의 직선을 도출하여 선형 회귀 모델을 학습시키면, 주어진 입력 변수를 기반으로 출력 변수의 값을 정확하게 예측할 수 있습니다. 선형 회귀 모델은 위험 분석에 널리 사용되는 모델로, 금융 기관이 위험을 평가하고 과도하게 위험에 노출될 수 있는 부분을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.
로지스틱 회귀
선형 회귀와 유사한 로지스틱 회귀는 분류 기반 문제를 해결하는 데 자주 사용됩니다. 이 기법은 일련의 독립 변수를 사용하여 사건 발생 확률을 추정하는 데 유용합니다. 로지스틱 회귀는 의학 연구 분야에서도 활용됩니다. 연구자는 로지스틱 회귀를 통해 암과 같은 특정 질병이 어떻게 유전적 요인의 영향을 받는지 이해하고, 이러한 질병에 대해 보다 정확한 진단 도구를 개발할 수 있습니다.
의사 결정 트리
의사 결정 트리는 일련의 if-else 문을 사용하여 데이터를 세분화합니다. 기본적으로 의사 결정 트리는 알고리즘에 따라 생성된 플로우 차트로, 기존 질문에 대한 응답을 기반으로 분류를 수행하거나 결정을 내립니다. 이는 특히 세분화된 고객 세그먼트 생성에 유용합니다. 이를 통해 개인화된 오퍼를 제공하고, 고객 이탈을 줄이며, 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
랜덤 포레스트
랜덤 포레스트는 여러 의사 결정 트리가 하나의 숲처럼 결합된 형태로, 각 트리는 저마다 고유한 결과나 결정을 내립니다. 모든 트리의 입력 데이터는 하나로 집계되어 더욱 정확한 단일 의사 결정 또는 예측을 생성합니다. 리테일 업체는 랜덤 포레스트 모델이 제공하는 인사이트를 바탕으로 구매자 행동을 더 정확하게 예측하고 매출을 확대할 수 있습니다.
신경망
신경망은 딥러닝의 기반으로, 상호 연결된 노드가 모인 수많은 계층으로 구성됩니다. 각 노드는 하나 이상의 가중 입력 연결, 입력을 결합하는 하나의 전달 함수, 그리고 하나의 출력 연결로 이루어진 계산 단위입니다. 모든 노드는 연결된 계층으로 구조화되어 있는데, 이는 인간 두뇌의 시냅스 구조와 유사합니다. 신경망은 데이터의 복잡성을 관리하는 데 탁월하며, 대규모의 다양한 데이터를 분석하는 데도 매우 유용합니다. 이뿐만 아니라 공급망 관리자를 위한 의사 결정 지원, 수요 예측, 재고 수준 최적화 등에 자주 사용됩니다.
대규모 언어 모델
대규모 언어 모델(LLM)은 언어를 이해하고 생성할 수 있는 딥러닝의 유형 중 하나입니다. 이는 방대한 데이터 세트를 사용하여 학습된 AI 모델로, 매우 다양한 용도로 사용되며 질문에 대한 응답 생성, 언어 번역, 문서 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 다양한 산업 전반의 여러 기업이 LLM을 통해 고객의 감정과 정서를 파악하여 고객 서비스를 개선하고 있습니다. 또한, LLM을 활용하면 소셜 미디어 활동, 온라인 리뷰, 고객 상담 대화 내용 등을 분석하여 고객 의견에 대한 이해도를 높이고, 브랜드 평판을 모니터링하며, 제품 및 서비스 제공을 개선할 수 있습니다.
