린 AI : 사용자 유치, 그로스 마케팅, 성장 전략 수립에 인공지능 활용하기

2

장

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왜 린 AI인가

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알고리즘

알고리즘은 연산, 데이터 처리, 자동 추론 등에 쓰인다. 알고리즘이 어디에 숨어

있는지 모를 정도로 일상에서 폭넓게 쓰인다. 머신러닝에서는 데이터 마이닝

data

mining

과 패턴을 인식하는 것이 가장 중요하다. 넷플릭스의 영화 추천처럼, 알고리

즘은 시스템을 똑똑하게 만든다. 예측 모델링

predictive

modeling

을 위한 모든 지도 학

습

supervised

learning

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알고리즘의 바탕에는 공통된 원칙이 있다. 머신러닝 알고리즘은

입력 변수 (

X

)를 결과 변수 (

Y

)로 가장 잘 변환하는 목표 함수 (

f

)를 학습한다. 가

장 보편적인 형태의 머신러능은

Y

=

f

(

X

) 변환을 학습해 새로운

X

에 대한

Y

값을

예측한다. 이를 예측 모델링 혹은 예측 분석

predictive

analysis

이라고 한다. 알고리즘의

목표는 가능한 한 정교하게 예측하는 것이다. 현재 알고리즘에 제기되는 질문은

‘데이터 사용과 함께 증가하는 데이터 유출 사고에 대한 사회적 구조와 미래 예측

을 위해 데이터 모델이 어떻게 사용되는가?’이다. 많은 정보에 접근하는 기술에

내장된 알고리즘은 수집하는 정보의 종류와 정보에 접근하는 방식과 반응하는 방

법을 결정한다. 또한, 인공지능은 의도된 방식으로 우리의 행동도 결정한다. 다시

말하자면, 인공지능의 ...