Page 113 - 인공지능 수학 교과서

오차와 손실함수

주어진 자료로부터 분류와 예측을 할 때, 오차를 표현할 수 있는 함수를 구성하는 원리와 방법을 이해한다.

생각 열기
온라인 쇼핑몰에서는 이용자의 과거 구매 이력, 상품 이미지 리뷰를 조회한

횟수, 마우스 포인터의 움직임 등의 정보를 수집하여 종합적으로 분석한다. 이
를 바탕으로 구매 가능성이 있다고 판단되는 고객을 대상으로 할인 쿠폰을 제
공하여 구매를 유도한다.
이용자들의 구매 의사에 대한 예측과 실제 구매 여부에 대한 정보를 수집하

여 인공지능에게 학습시키고 정확한 예측 모델을 만들면 새로운 이용자를 대
상으로 빠른 예측과 적절한 마케팅 의사 결정을 할 수 있게 된다.

? 온라인 쇼핑몰의 구매 성향을 분석하는 인공지능 예측 모델의 성능은 어떻게 평가할 수 있을까?

인공지능은 주어진 많은 자료에서 패턴을 찾아 자료들 사이의 관계를 나
y l
타내는 예측 모델을 만든다. 실생활의 자료는 수많은 변수들을 포함하므로

예측 모델이 모든 자료의 경향성을 완벽하게 나타낼 수는 없다.
그림의 산점도에서 두 변량 사이의 경향성을 나타내는 예측 모델로 추세 m

선 l을 생각할 수 있다. 그러나 일부 자료에 대해서는 직선 m이 추세선 l보
다 경향성을 더 잘 나타낸다고 할 수 있다.
O x
이와 같은 상황에서 예측 모델들의 성능을 비교하기 위해서는 적절한 평
산점도
가 기준이 필요하다.
예측 모델들의 오차를 수학적으로 나타내어 비교하고, 오차를 최소화하여 최적의 예
측 모델을 만드는 방법에 대하여 알아보자.

자료 입력 학습 및 최적화 예측 모델

최적의 예측 모델을 만드는 과정

1. 최적화와 의사 결정 111