인공 지능(AI)에 대해 생각하면 무엇이 떠오르시나요? 많은 사람들은 쿼리에 대해 빠른 응답을 제공하는 ChatGPT를 떠올립니다. RPS에 따르면, 2024년 8월까지 18~64세의 거의 40%의 사람들이 생성형 AI(Generative AI)라고 하는 채팅 기반 AI를 사용합니다. 하지만 생성형 AI는 시작에 불과합니다. AI에는 수많은 유형이 있으며, 그 중 많은 것이 무대 뒤에 숨어서 작동하여 세계 최고의 기업들이 성공을 거둘 수 있도록 해 줍니다.
아직 잘 알려지지 않은 다른 종류의 AI:
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*참고: 자기 인식, 마음 이론, 강력한 AI는 순수한 이론적 개념이며 현재 존재하는 것은 아닙니다.
머신 러닝 예측 분석
머신 러닝은 현재 가장 강력하고 잘 개발된 유형의 AI 중 하나로, 모든 산업에 영향을 미치고 있습니다.
웨비나 보기: AI를 통한 최적화: 더 스마트한 광업을 위한 예측 분석
MIT Center for Collective Intelligence를 창립한 디렉터이자 MIT Sloan 교수, Thomas W. Malone은 에 따르면, “지난 5~10년 동안 머신 러닝은 아마도 가장 중요한 방식이 되었고 AI의 대부분이 완료되었습니다”라고 말했습니다. “이것이 바로 일부 사람들이 AI와 머신 러닝이라는 용어를 거의 동의어처럼 사용하는 이유입니다. AI의 현재 발전은 대부분 머신 러닝과 관련이 있습니다.”
Minitab은 수년간 ML을 활용하여 예측 분석을 개선해 왔습니다. 예측 분석은 본질적으로 굉장히 강력한 데이터 분석입니다. 기존 데이터를 기반으로 예측해야 하는 경우 예측 분석을 활용하세요. 다음은 Minitab 예측 분석 모델에 ML을 적용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.
- [다른 것]에 기반하여 [무엇을] 예측
- 직접 적용: 예측 분석 모형을 사용하여 관심 결과 예측
- 예측의 정확성 강조
- 진단 분석 링크: 예측 분석 모형을 사용하여 이러한 예측이 이루어지는 이유를 설명합니다.
- 예측에 대한 설명 강조
- 반응 최적화 링크 - 반응 최적화는 단일 반응 또는 일련의 반응을 공동으로 최적화하는 변수 설정의 조합을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이는 여러 변수가 반응에 미치는 영향을 평가해야 할 때 유용합니다.
- PA 모형을 사용하여 원하는 결과를 얻기 위한 최적의 입력 사항 발견
- 최적의 입력 요소를 발견하는 데 중점을 둡니다.
Minitab의 예측 분석은 모든 'AI'에 겁이 나는 분들을 위해 사용하기 쉬우며 앞서가는 데 필요한 강력한 인사이트를 제공합니다.
Minitab AI: AI를 최대한 활용하여 비즈니스 의사결정 강화
우리는 머신 러닝에서 멈추지 않습니다. Minitab은 예측적 모델링 및 머신 러닝에 대해 입증된 자체 개발 알고리즘을 제공합니다. 통계 및 예측분석과 같은 기존의 방법, MARS® (Multivariate Adaptive Regression Splines), CART® (Classification and Regressiopn Trees), Random Forests® 으로 더 잘 알려진 그레디언트 부스팅과 같은 더 고급 머신 러닝을 제공합니다. 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)의 힘을 결합한 Minitab AI는 AI의 힘을 활용하여 고객이 데이터에 대한 인사이트를 얻고 비즈니스 문제를 더 효율적이고 효과적으로 해결할 수 있도록 지원하겠다는 약속을 강화하기 위해 만들어졌습니다. Minitab AI는 새로운 Minitab 브레인스토밍 도구와 Minitab 솔루션 센터의 다양한 기능을 지원합니다.
