고객분석
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SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 블랙 박스 모델의 해석력 이해하기분석 이야기/머신러닝 2018.11.27 14:57
지난 'SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 머신러닝의 블랙 박스 모델이란’ 블로그에서 머신러닝 모델은 다면적이고 계속 진화하는 주제라고 소개해드린 바 있는데요. 오늘은 머신러닝 모델의 해석력(Interpretability)에 대해 자세히 살펴보고자 합니다. 머신러닝 모델은 놀라운 예측 능력을 제공하지만 매우 복잡하여 이해하기 쉽지 않습니다. 또한 머신러닝 모델은 예측한 결과에 대한 명확한 설명도 제공하지 않기 때문에 머신러닝을 실험하는 비즈니스들은 모델을 신뢰할 수 있는지, 그리고 모델을 통해 올바른 결정을 내릴 수 있는지 확인하고 싶어합니다. 그렇다면 기업 마케팅 담당자와 소비자들은 머신러닝 해석력이 정말 필요할까요? 브랜드의 분석 수용 곡선에서 ..
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SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 머신러닝의 블랙 박스 모델이란?분석 이야기/머신러닝 2018.11.19 11:36
머신러닝이 마케팅 생태계 내에서 지속적으로 발전함에 따라 현대화된 알고리즘 접근법의 해석력이 중요해지고 있습니다. 지난 번 게시했던 머신러닝 해석력 관련 블로그에서 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법, 그리고 머신러닝 모델의 작동 원리에 대한 인사이트를 도출하는 변수를 표시하는 방법에 대해 설명한 바 있는데요. “우리는 머신러닝에 의해 구동되는 애플리케이션에 둘러싸여 있으며, 기계가 내린 결정에 받는 영향은 날을 거듭할수록 증가하고 있다” (머신러닝 해석력에 대해 더욱 자세히 알고 싶으시다면 아래 머신러닝 모델 해석력 시리즈를 클릭해주세요! ) 1탄: 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 해석력! 2탄: 데이터 세트를 이해하고 해..
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인공지능(AI) 강화학습, 고객 여정 최적화의 필수 요소로 자리잡다!분석 이야기/비즈니스 분석 2018.10.24 16:51
기업의 마케팅 전략도 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)과 같은 혁신적인 기술이 등장하며 함께 발전하고 있습니다. 고객 중심의 IT 환경에서 많은 기업은 높은 고객 충성도를 달성하고자 고객 여정(customer journey) 최적화에 많은 노력을 기울이고 있는데요. 인공지능 역시 고객 여정을 최적화하기 위한 기술로 많은 비즈니스에 도입되고 있습니다. 인공지능 강화학습(Reinforcement learning) 모델을 적용한 대표적인 예로는 미국 게임 개발사 아타리(Atari)가 선보인 ‘브레이크아웃(Breakout)’이라는 비디오 게임으로 사람보다 더 나은 플레이를 선보이기도 했는데요. 이 게임은 플레이 화면 하단에 있는 막대로 튕겨오는 공을 받아 쳐 상단에 있는 벽돌을 깨는 일명 ‘벽돌 깨기’ 게임..