dohaii040603 님의 블로그

인과추론(Causal Inference)과 AI의 결합: 데이터의 상관을 넘어 인과를 읽다

1. 인과추론이란 무엇인가: 상관에서 인과로의 패러다임 전환 인공지능 기술이 급격히 발전하면서 많은 분야에서 AI가 패턴 인식과 예측 모델링의 주축이 되어가고 있다. 하지만 대부분의 AI 모델, 특히 딥러닝 기반의 모델들은 관측된 데이터 내의 **상관관계(correlation)**에만 의존해 판단을 내리는 한계를 가지고 있다. 여기서 중요한 개념이 바로 **인과추론(Causal Inference)**이다. 이는 단순히 “A와 B가 함께 발생한다”는 것을 넘어서, “A가 B를 일으킨다”는 방향성과 구조를 이해하고자 하는 시도이다. 통계학, 역학, 사회과학 등에서 발전해온 이론이지만, 최근에는 AI 모델의 설명력과 신뢰성을 높이기 위해 머신러닝 및 딥러닝 시스템에 본격적으로 도입되고 있다. 인과추론은 ‘만약..

AI와 스파스 모델링(Sparse Modeling): 고차원 정보 속 희소성의 지능적 활용

1. 스파스 모델링의 개념과 인공지능에서의 중요성 스파스 모델링(Sparse Modeling)은 복잡한 데이터 구조 속에서 불필요한 요소를 제거하고 가장 핵심적인 특징만을 추출하는 데이터 표현 방식이다. 이는 특히 인공지능(AI)과 머신러닝에서 계산 효율성과 해석 가능성을 극대화할 수 있는 핵심 기법 중 하나로 주목받고 있다. 스파스(sparse)란 말 그대로 ‘희소한’ 또는 ‘드문드문한’이라는 뜻으로, 이 개념은 수학적 모델에서 대부분의 계수 값이 0이거나 무시할 수 있을 만큼 작고, 소수의 값만이 의미 있는 정보를 담고 있다는 가정에서 출발한다. 즉, 많은 특성이 존재하더라도 실제로 학습에 중요한 역할을 하는 변수는 극히 일부라는 것이다. AI 모델, 특히 고차원 이미지나 자연어 데이터를 다룰 때는 ..

AI 기반 하이퍼파라미터 자동 최적화

1. 하이퍼파라미터란 무엇인가? AI 성능을 결정짓는 숨은 변수 인공지능과 머신러닝 모델을 구축할 때, 우리는 반드시 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 라는 개념을 만나게 됩니다. 하이퍼파라미터란 모델 학습을 시작하기 전 사용자가 직접 설정해야 하는 변수들을 뜻하며, 모델의 학습 방법, 속도, 구조에 중대한 영향을 미칩니다. 예를 들어, 딥러닝에서는 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size), 에폭 수(epoch), 레이어 수나 각 레이어의 노드 수 등이 대표적인 하이퍼파라미터입니다. 이러한 하이퍼파라미터는 모델이 데이터를 얼마나 잘 학습하고 일반화할 수 있을지를 좌우하기 때문에 그 중요성이 매우 큽니다. 그러나 수동으로 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾는 것은 매우 어려..