[25.08.14.9AM 웨비나] 시티은행 AI 총괄이 말하는 AI로 금융산업을 이끄는 방법

Regression

Regression

회귀 분석(Regression)기계 학습과 통계학에서 널리 사용되는 기초적인 기법으로, 종속 변수(타겟)와 하나 이상의 독립 변수(입력 특성) 간의 관계를 모델링합니다. 회귀는 연속적인 값을 예측하는 데 사용되며, 입력값의 변화가 출력값에 어떤 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다.
이러한 특성 덕분에, 다양한 산업에서 예측 분석의 기반 기술로 활용되고 있습니다.

 

주요 특징:

 

연속형 출력값 예측
회귀는 카테고리 분류가 아닌, 실수형 값을 타겟으로 합니다.

• 다양한 회귀 기법
선형 회귀(Linear Regression), 다항 회귀(Polynomial Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression – 분류에 사용됨) 등이 있습니다.

• 높은 해석 가능성
특히 선형 회귀 모델은 직관적이고 투명한 해석이 가능하여 실무에서 선호됩니다.

• 기본 가정 존재
선형성, 오차의 정규성, 변수 간 독립성 등의 모델 전제 조건이 따릅니다.

• 오차 최소화 전략
평균제곱오차(MSE), 평균절대오차(MAE) 등 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습합니다.

 

AI 및 데이터 과학에서의 주요 활용 사례:

 

매출 예측
과거 데이터를 기반으로 향후 매출 흐름을 예측합니다.

의료 진단 보조
질병 진행률, 환자의 위험 요소 등 의학적 수치 예측에 사용됩니다.

• 부동산 가격 분석
위치, 면적, 주변 시설 등을 기준으로 주택 가격을 예측합니다.

• 금융 시장 분석
주가, 시장 흐름, 신용 점수 등 수치 기반 금융 모델링에 활용됩니다.

• 마케팅 분석 및 캠페인 성과 예측
고객 생애 가치(LTV), 광고 캠페인의 성과 예측에 활용됩니다.

• 환경 예측 모델링
기후 변화, 오염 수치, 에너지 사용량 등을 예측합니다.

• 제조 품질 관리
제품 결함 가능성이나 생산 오류를 사전에 예측합니다.

 

중요성

 

회귀 기반 예측 모델은 다양한 산업의 데이터 분석과 전략 수립의 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다.
변수 간의 정량적 관계를 이해할 수 있고, 비즈니스 인사이트와 의사결정에 직접적으로 기여합니다.
비록 복잡한 딥러닝 모델이 대두되고 있지만, 회귀 분석은 여전히 높은 효율성과 해석력을 갖춘 기본이자 필수 도구로 널리 사용되고 있습니다.