인공지능과 데이터 마이닝
인공지능과 데이터 마이닝
데이터 마이닝이란 대량의 데이터 세트에서 유용한 정보를 추출하는 과정이다. 이는 고급 분석 도구를 사용하여 축적된 데이터에서 패턴, 관계 등을 찾아내는 것을 포함한다. 데이터 마이닝은 일반적으로 데이터 웨어하우스나 연결된 데이터 세트 컬렉션 등 축적된 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 과정이다.
데이터 마이닝의 접근법은 원하는 특정 결과에 초점을 맞추는 지시형과 탐색 프로세스로서 비지시형 방식으로 분류할 수 있다. 지시형 접근법은 데이터 정렬, 분류, 이상치 감지, 연관성 분석 등을 통해 데이터에서 의미있는 정보를 찾아내는 데 목적이 있다. 또한 비지시형 접근법은 클러스터링, 회귀 분석, 패턴 감지 등을 통해 데이터에서 유사성이나 상관관계를 찾아내는 데 목적이 있다.
데이터 마이닝의 주요 목적은 대규모 데이터 세트를 통해 동향, 패턴, 관계를 파악해 정보에 입각한 의사결정과 계획을 지원하는 데 있다. 이는 마케팅, 제품 개발, 엔지니어링, 서비스 운영 등 다양한 비즈니스 영역에 활용될 수 있다.
또한 데이터 마이닝은 모든 산업에서 효과적인 도구가 될 수 있다. 예를 들어, 제품 개발, 제조, 서비스 산업 등에서는 고객 피드백, 제품 성능, 서비스 품질 등의 데이터를 분석하여 제품 개선, 생산 효율성, 서비스 제공 등의 기회를 식별할 수 있다. 또한, 감성 분석, 가격 최적화, 부정행위 감지, 의료 진단, 추천 시스템 등의 분야에서도 데이터 마이닝을 활용할 수 있다.
인공지능(AI)은 데이터 마이닝에 크게 기여하고 있다. AI 기술 중 하나인 머신러닝은 대량의 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 데 사용되며, 이는 데이터 마이닝의 핵심 요소다.
또한, AI는 '분산 클라우드’와 ‘인프라 확장성’ 같은 기술을 통해 필요한 시점에 즉시 자원을 활용하고 반환할 수 있게 하며, '행동 인터넷’과 같은 기술을 통해 사람의 행동을 식별하고 특정 행동을 유도하는 등의 작업에 활용된다.
이러한 기술들은 데이터 마이닝과 결합되어 데이터 기반의 의사결정을 제공할 수 있게 한다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘은 고객의 구매 이력과 같은 데이터를 분석하여 고객의 행동 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 고객이 미래에 어떤 제품을 구매할 가능성이 있는지 예측할 수 있다.
또한, AI는 '분산 클라우드’와 ‘인프라 확장성’ 같은 기술을 통해 필요한 시점에 즉시 자원을 활용하고 반환할 수 있게 하며, '행동 인터넷’과 같은 기술을 통해 사람의 행동을 식별하고 특정 행동을 유도하는 등의 작업에 활용된다. 이러한 기술들은 데이터 마이닝과 결합되어 데이터 기반의 의사결정을 제공할 수 있게 한다.
AI를 구현하기 위해서는 대량의 데이터, 그 중 유용한 정보를 담은 것을 선별해야 하는데, 그 핵심기술이 바로 ‘데이터 마이닝’이다. 즉, 인공지능과 데이터 마이닝은 바늘과 실의 관계와 같다.