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코스닥 상장기업 벡트가 인공지능(AI)의 핵심 알고리즘을 심층적으로 분석한 보고서를 발간하였다. 벡트 AI 테크 블로그를 통해 공개된 이번 보고서는 AI와 머신러닝(ML)의 관계부터 주요 머신러닝 알고리즘의 작동 원리, 장단점, 활용 사례까지 폭넓게 다루고 있다.

벡트의 본 보고서는 머신러닝 알고리즘이 현대 사회의 데이터 기반 의사결정, 자동화 및 효율성 증대, 지속적인 성능 개선, 다양한 산업 분야 혁신, 새로운 가치 창출 등에 핵심적인 역할을 한다고 강조하였다.

특히 필수적인 머신러닝 알고리즘으로 의사결정 나무, 서포트 벡터 머신(SVM), 신경망을 심층 분석하였다. 의사결정 나무는 이해하기 쉽지만 과적합 위험이 있으며, SVM은 강력한 분류 성능을 보이지만 파라미터 선택이 중요하며 대규모 데이터 학습에 어려움이 있을 수 있다고 지적하였다. 신경망은 복잡한 패턴 학습에 뛰어나지만 많은 데이터와 계산 자원을 필요로 하고 결과 해석이 어렵다는 점도 언급하였다.

이 외에도 K-최근접 이웃(KNN), K-평균 군집화, 선형/로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 등 주요 알고리즘들의 개념과 활용 사례를 간략하게 소개하고, 각 알고리즘의 특징을 비교 분석하여 문제 유형과 데이터 특성에 따른 적합성을 제시하였다.

벡트의 본 보고서는 모든 문제에 최적의 성능을 보이는 '만능' 알고리즘은 없다면서, 문제의 특성, 데이터의 가용성, 필요한 성능 수준 등을 종합적으로 고려하여 가장 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요하다고 강조하였다. 또한, 모델 학습, 평가, 배포, 관리 전반을 아우르는 MLOps의 중요성도 언급하여 AI 개발자 및 연구자들에게 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

● 벡트 AI 테크블로그 : https://blog.vect.co.kr/

● 벡트 홈페이지 : https://vect.co.kr/

● 벡트 네이버 블로그 : https://blog.naver.com/uhitech

CEO경제신문

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