입력 최적화

예측 모델링에서는 입력을 주면 결과를 예측하는 데 모델이 사용됩니다. 이 기능은 그 절차를 반대로 수행하여, 모델과 원하는 출력을 바탕으로 원하는 결과를 달성하기 위한 최적의 입력을 제시합니다.

이 과정은 처방 분석(Prescriptive Analytics)이라고도 불립니다. 생성된 모델이 단순히 미래를 예측하는 데 사용되는 것이 아니라, 오히려 어떤 행동을 취하는 것이 가장 좋은지를 알아내는 데 사용되기 때문입니다. 이런 의미에서, 이 과정의 결과는 현재 상황에 대한 '처방'이라고 할 수 있습니다.

원하는 결과는 어떻게 지정하나요?

첫 단계에서는 다음 중 하나의 목표를 정의할 수 있습니다:

• 특정 클래스의 신뢰도를 최소화
• 특정 클래스의 신뢰도를 최대화
• 특정 클래스의 신뢰도를 특정 값에 최대한 가깝게
• 회귀 예측 값을 최소화
• 회귀 예측 값을 최대화
• 회귀 예측 값을 특정 값에 최대한 가깝게

예를 들어, 두 가지 가능한 결과가 있는 분류 모델을 가지고 있고, 현재 상황에서 꼭 그 중 하나의 결과를 얻고 싶다고 가정해봅시다. 이 경우에는 원하는 클래스를 얻기 위해 해당 클래스의 신뢰도를 최대화하려고 할 것입니다.

최적화 중에는 무슨 일이 일어나나요?

원하는 결과를 지정하면, AI Studio는 백그라운드에서 최적화 알고리즘을 실행합니다. 이 알고리즘은 모델의 입력 조합(시뮬레이터 화면의 왼쪽 설정들) 중에서 원하는 결과를 달성할 수 있는 최적의 조합을 찾으려고 시도합니다.

특정 입력 조합을 방지하려면 어떻게 하나요?

많은 경우 특정 입력 값은 허용하고 싶지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 현실적으로 그 값들은 달성할 수 없다는 것을 이미 알고 있을 수 있습니다. AI Studio는 최적 입력 탐색을 제약할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다:

• 숫자형 열의 평균에서 1 / 2 / 3 표준편차 이내로 유지
• 최솟값 이상으로 유지
• 최댓값 이하로 유지
• 특정 값 이상으로 유지
• 특정 값 이하로 유지

또한 사용자는 어떤 속성에 대해서든 고정값을 설정하여 위 조건들을 무시할 수 있습니다.