예측 vs. 추론 딜레마

비즈니스를 위한 Machine Learning

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, AWS

추론 vs. 예측 딜레마

추론 또는 인과 모델:

  • 비즈니스 결과의 요인을 파악하는 것이 목표입니다
  • 추론 중심 모델은 해석 가능합니다
  • 예측 모델보다 정확도가 낮습니다

예측:

  • 예측 자체가 주요 목표입니다
  • 쉽게 해석되지 않으며 일종의 "블랙박스"처럼 동작합니다
  • 추론 모델보다 훨씬 정확합니다
비즈니스를 위한 Machine Learning

비즈니스 질문에서 시작하기

  • "사기의 주요 요인은 무엇인가?"
    • 추론
  • "조건 X가 심근경색 위험에 얼마나 영향을 주는가?"
    • 추론
  • "어떤 거래가 사기일 가능성이 높은가?"
    • 예측
  • "해당 환자는 심근경색 위험이 있는가?"
    • 예측
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데이터 구조 모델링

추론 vs 예측 1

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목표 변수

추론 vs 예측 2

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입력 특성

추론 vs 예측 3

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입력 특성 사용

추론 vs 예측 4

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목표 변수 예측

추론 vs 예측 5

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추론 모델의 초점

추론 vs 예측 6

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예측 모델의 초점

추론 vs 예측 7

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연습해 봅시다!

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