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

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장

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인공지능 프레임워크

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]에서 볼 수 있듯이, 머신러닝의 다양한 접근 방식을 마케팅 자동화 애

플리케이션에 적용할 수 있다. 알고리즘이 학습할 수 있는 데이터양이 증가한 덕

분에, 각 애플리케이션은 사람에게 의존하던 기존의 업무 방식에서 완전히 벗어

날 수 있게 되었다.

딥러닝은 앞서 소개한 주요 머신러닝 방식을 모두 아우를 수 있다. 복잡한 계산이

필요한 경우에는 머신러닝의 주요 방식들을 통합하여 사용할 수도 있다.

지도 학습 알고리즘의 유형

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]에서 볼 수 있듯이, 지도 학습 알고리즘은 광고 가격 및 예상 수익을

예측하는 등 마케팅 측면에서 유용하게 활용된다. 지도 학습 알고리즘에는 다

양한 접근 방식이 있다. 지금부터 대표적인 지도 학습 알고리즘 네 가지를 살펴

보자.

선형 회귀

회귀분석이란 시스템 내 입력과 출력 간의 관계를 보여주는 것이다. 선형 회

귀

linear

regression

는 선형 관계를 이용해

X

값에서

Y

값을 예측하는 가장 간단한 형

태로 회귀분석의 가장 일반적인 유형이다. 이를 활용하면 서로 다른 마케팅 활동

이 어떠한 연관성을 가지는지를 확인할 수 있다. 선형 회귀 방식은 클릭 수나 구

매 전환율을 높이는 요인 예측 등 특정 결과에 대한 ‘인과성’을 파악하는 데 유용

하다.

여기서 한 가지 기억해야 할 것이 있다. 선형 회귀로 모델링을 할 때는 섬세한 조

정 과정이 필요하다. 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는

X

값과

Y

값 사이의

명백한 상관관계가 존재해야 한다. 선형 기반의 예측에 ...