[알기쉬운 AI - 06] AI의 주요 기능, 회귀와 분류

AI는 현재 "사람의 인식"과 "대화"등 다양한 분야에서 활약하고 있습니다. 그러나 사실 AI의 주요 기능은 단 두 가지밖에 없다고 하면 놀랄까요? 이 글을 다 읽으시면, 그 의미를 알 수 있을 것입니다. AI의 주요 기능은 회귀와 분류로 대별됩니다. AI의 근간이 되는 2개의 기능을 소개하겠습니다.

 

1. 회귀

회귀... 갑자기 어려운 단어가 등장하네요. 그래프를 보면서 확인해 봅시다.

회귀는 간단하게 말하면 위 그림과 같이 “입력 데이터의 점으로부터 대략적인(수학적으로 최적이라고 생각되는) 직선이나 곡선을 작성하는 것”을 말합니다. 예로, 이 직선을 늘려가는 것으로 앞으로의 매출을 예측하는 것을 상상할 수 있을 것입니다.

 

회귀에는 ‘입력 데이터 유형’과 ‘계산하고자 하는 직선과 곡선의 형태’에 따라 다양한 종류의 회귀가 있습니다. 또한 회귀를 이용한 분석 방법을 총칭하여 ‘회귀’라고 합니다. 이와 같이 가장 간단한 직선에 의한 분석을 ‘단(單) 회귀분석’이라고 합니다.

 

2. 분류

다음 분류입니다. 이것은 일상적 의미와 같이 입력 데이터를 ‘어떤 기준’(사람이라면, 체중, 신장이나 국적 등)으로 분류할 수 있습니다. 백문이 불여일견이라고, 그림을 봅시다.

위 그림은 가상 차종의 가격과 판매량을 그래프로 나타낸 것입니다. 이들을 ‘수치적 기준’에 따라 ‘직선’을 계산하여 분류하고 있습니다. 그런데, 여기서 무엇을 알아낼 수 있을까요? 감이 좋으신 분들은 이미 발견하셨을 테지만, 그룹 1은 고급 지향, 그룹 2는 가족지향의 차량으로 나눌 수 있습니다.

 

이처럼 데이터를 ‘수치적인 기준’에 따라 구분하는 것을 AI 및 통계 분야에서는 ‘분류’라고 합니다. 물론 ‘회귀’와 마찬가지로 이 ‘분류’도 다양한 방법이 있어서, 직선으로 분류할 수 없는 경우는 곡선으로 분류합니다. 이와 같이 직선으로 구분 가능한 경우 "선형 분리 가능"이라고 합니다.

 

‘회귀’와 마찬가지로 ‘분류’도 데이터 및 계산 기준이 복잡해질수록 계산량이 많아지기 때문에 많은 시간이 소요되거나 더 복잡한 기술을 필요로 하게 됩니다.

 

이번에는 여기까지입니다. 너무 단순하게 느껴질지도 모르겠지만 매우 중요한 개념이기 때문에, 우선은 '회귀'와 '분류'의 두 개념을 확실히 머리에 넣고 다음 글을 읽어 봅시다!

 

 

[알기쉬운 AI - 07] AI와 통계학의 관계