예측 AI가 미래 사건을 예측하는 방법

대부분의 사람들은 미래가 어떻게 될지 알고 싶어합니다. 어떤 사람들은 아마도 자신이 부자가 될지, 아니면 멋진 집을 갖게 될지 알고 싶어할 것입니다. 다른 사람들은 지금으로부터 6개월 후 생일날 날씨가 어떤지 알고 싶어합니다.

예측 AI 기술은 어쨌든 귀하의 비즈니스에 대한 미래가 어떻게 될지 알려줄 수 있습니다. 스스로 수정구슬이 필요할 수도 있지만, 예측 AI의 체계적인 프로세스가 훨씬 더 실용적입니다. 그리고 그것은 점쟁이의 반짝이는 공보다 훨씬 더 신뢰할 만합니다.

예측 AI가 미래를 예측하는 방법

예측 AI에는 신비로운 것이 없습니다. 이 기술은 사전 설정된 프로세스를 따라 과거의 패턴과 행동을 학습합니다. 이 정보를 사용하여 과거 이벤트를 기반으로 미래 이벤트를 예측하는 데이터 모델을 구축합니다.

그러나 미래에 대해 알려주기 전에 예측 AI 시스템이 따라야 할 몇 가지 단계가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 수집 및 전처리: 모든 예측은 데이터에서 시작됩니다. 예측 AI 모델이 최신(최고 품질) 데이터에 액세스할 수 있으면 예측이 훨씬 더 정확해집니다.

예측 AI 모델은 숫자, 텍스트, 센서 데이터를 포함한 여러 데이터 유형도 처리할 수 있습니다. 그러나 모델이 어떤 데이터를 선호하더라도 원시 데이터를 사용할 수는 없습니다.

이것이 예측 AI 시스템이 항상 이해할 수 있는 형식으로 데이터를 전처리하는 이유입니다. 이는 또한 데이터를 이해할 수 있는 형식으로 변경하기 전에 정리하고 구성해야 함을 의미합니다.

• 모델 선택: 다음 단계는 올바른 AI 모델 아키텍처를 선택하는 것입니다. 가장 일반적인 아키텍처 선택에는 신경망이나 의사결정 트리와 같은 기계 학습 알고리즘이 포함됩니다.

이러한 각 아키텍처 유형에는 고유한 장점과 단점이 있습니다. 이로 인해 선택 과정이 중요해졌습니다. 어느 것을 선택하든 현재 작업과 완벽하게 일치해야 합니다.

일단 선택되면 AI 모델은 특정 훈련 과정을 거칩니다. 모델은 패턴, 행동, 관계를 식별하기 위해 준비된 데이터를 수신하고 소화합니다.

훈련 과정은 모델의 성능을 지속적으로 평가하기 위해 반복됩니다. 이렇게 하면 모델을 더욱 정확하게 예측할 수 있도록 조정이 더 쉬워집니다.

• 추가 평가: 훈련 과정을 완료한다고 해서 AI 모델이 자동으로 잘 수행된다는 의미는 아닙니다. 훈련 데이터를 사용하면 인상적일 수 있지만, 보이지 않는 데이터로 인해 실패할 수도 있습니다.

그렇기 때문에 초기 교육 후에 추가 평가가 필요합니다. 모델의 일반화 가능성을 확인하기 위한 테스트에는 별도의 데이터 세트가 필요합니다. 훈련 데이터를 넘어서 정확한 예측을 할 수 있는 모델의 능력을 테스트하는 것이 중요합니다.

추가된 평가 결과에 따라 모델을 추가로 개선해야 할 수도 있습니다. 원래 매개변수를 조정하여 이를 수행할 수 있습니다. 이것이 작동하지 않으면 다른 모델 아키텍처를 사용하여 다시 시작해야 할 수도 있습니다.

• 예측 AI 모델 배포: AI 모델이 평가 후 잘 작동하는 것으로 입증되면 작업을 시작할 준비가 된 것입니다. 이 시점에서 기업이나 조직은 계속해서 예측을 수행할 시스템에 모델을 통합합니다.

예를 들어 예측 유지 관리 모델은 공장의 디지털 제어 시스템과 통합됩니다. 이를 통해 공장 작업자는 기계 및 장비의 고장을 예측하고 예방 조치를 취할 수 있습니다.

그러나 통합이 훈련 과정의 끝을 의미하는 것은 아닙니다. 예측 AI 모델의 성능을 확인하려면 지속적인 모니터링이 필요합니다. 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 예측이 관련성과 정확성을 유지하도록 모델을 재교육해야 합니다.

예측 AI의 한계

다시 말하지만, 예측 AI는 마법처럼 작동하지 않으므로 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 이 기술은 다양한 비즈니스 부문에서 미래 사건을 예측하는 데 유용하지만 수신된 데이터로만 작동할 수 있습니다.

예를 들어, 예측 AI 모델에는 고품질 데이터가 필요하며 정확한 예측을 위해 스스로 훈련할 만큼 충분한 데이터가 필요합니다. 모델이 편향되거나 불완전한 정보만 얻는 경우 예측에 이를 반영합니다.

더욱이, 예상치 못한 변수로 인해 이 기술이 제한될 수 있습니다. 이러한 변수는 모든 이벤트에 영향을 미칠 수 있으며 AI 모델은 이러한 상황에서 모든 것을 예측하는 데 어려움을 겪습니다.

이는 또한 예측 AI 예측이 항상 확실성이 아니라 확률이라는 것을 의미합니다. 예를 들어, 지금부터 6개월 후의 일기 예보를 알고 싶어하는 사람들은 특정 날짜에 비 예보가 없더라도 예상치 못한 바람 패턴의 변화로 인해 비가 올 수 있다는 사실을 고려하지 않을 것입니다.

마찬가지로 비즈니스에서도 예상치 못한 변화가 일어나 원래의 AI 예측이 완전히 무너질 수 있습니다.

예측 AI는 공정하고 투명합니까?

2024년에는 의사결정에 AI를 사용하는 것이 윤리적인지 모두가 궁금해합니다. 결국, 원본 훈련 데이터에 편향이 있으면 차별적인 예측으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 은행의 대출 승인 모델이 오래된 과거 데이터를 기반으로 학습된 경우 특정 인구통계를 선호하는 편향된 예측을 생성할 수 있습니다.

AI 모델이 어떻게 결론과 예측에 도달하는지 100% 명확하지 않기 때문에 투명성이 부족합니다. 이는 궁극적으로 신뢰를 감소시키고 책임에 대한 몇 가지 질문을 제기합니다.

개발자는 최신 데이터를 사용하여 예측 AI 모델을 교육하는 데 더 많은 노력을 기울여야 합니다. 이는 모델이 투명하게 훈련되고 편견 없는 예측과 예측을 제공하도록 보장하는 유일한 방법입니다.

예측 AI 기술로 가장 많은 혜택을 받는 산업

이러한 우려는 제쳐두고, 예측 AI는 여러 비즈니스 부문에서 계속해서 파장을 일으키고 있습니다. 금융 분야에서 AI 모델은 주식 시장 동향을 정확하게 예측하고 사기 행위를 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.

의료 분야에서 의사는 예측 AI를 사용하여 질병을 조기에 진단하고 환자 결과를 예측합니다. 소매 부문에서 예측 AI 시스템은 고객 수요를 예측하고 마케팅 담당자가 광고 캠페인을 개인화하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.

예측 AI는 또한 잠재적인 물류 실패를 예측하여 공급망 산업의 중단을 방지하는 데 도움이 됩니다.

이 기술이 확장되고 발전함에 따라 전 세계적으로 다른 비즈니스 부문도 지속적으로 변화시킬 것입니다.

예측 AI가 보다 효율적인 미래를 향한 길을 제시합니다

예측 AI 공에는 결정적인 것이 없습니다. 대신, 기술적으로 진보된 이 공은 선제적인 위험 관리와 최적화된 의사 결정으로 가득 찬 보다 효율적인 미래를 향해 모든 사람을 계속해서 이끌 것입니다.