Page 93 - 인공지능 수학 교과서

확률을 이용한 예측

자료를 분석하여 사건이 일어날 확률을 구하고 예측에 이용할 수 있다.

생각 열기 알파웨더
일기 예보에서 비 예보는 “강수 확률이 60%이다.”와 같이 비가 내릴 가능 결과 기반
예보관 검토
성을 수치화하여 보도한다.
기상청은 전 세계 기상 관측소로부터 온도, 압력, 습도, 풍속 등의 데이터
를 수집하여 슈퍼컴퓨터에 입력하면 슈퍼컴퓨터가 예측값을 도출하고, 이 자료 처리
시간당
15만 개
값을 이용하여 날씨를 예보한다. 최근에는 인공지능 기상 예보 보좌관인 ‘알
파웨더’를 개발하여 날씨 예보에 활용할 예정이라고 밝혔다.
- 출처: 기상청, 2020. 01. 16.
사전 분석 데이터
결과 제공
예보관
? 일기 예보의 예측값을 신뢰할 수 있는 이유는 무엇일까?

인간은 주어진 정보가 불완전하거나 명확하지 않은 상황에서도 제한된 정보를 이용
하여 판단하거나 경험에 근거하여 의사 결정을 할 수 있다. 동일한 상황에서 인공지능

은 어떻게 의사 결정을 할까?
예를 들어 자율 주행 자동차의 센서에 감지된 물체에 대한 자료가 불완전하거나 불

명확하여 판단하기 힘들 때는 그동안 학습한 자료를 근거로 여러 경우의 수를 생각하
고, 그 가운데 가능성이 가장 높은 쪽으로 의사 결정을 한다. 이는 가능성 또는 확실성

의 정도를 수치화하여 의사 결정을 하는 예측 행위이다.

인공지능은 예측 행위를 할 때 확률을 이용한다. 이를 구체적인 예를 통해 알아보자.

차량 종류 구분 보행자 감지 표지판 인식

90%
CAR 89%

자율 주행 자동차의 의사 결정

2. 경향성과 예측 91