많은 분들이 예측 분석과 머신러닝을 같은 것으로 오해하곤 합니다. 머신러닝과 예측 분석에서 모두 데이터를 활용해 미래를 예측할 수 있지만, 방법이 서로 다릅니다.
머신러닝이란 무엇일까요? 알고리즘이 명시적인 명령이나 미리 정해진 규칙 없이 패턴과 추론에 대신 의존하여 예측하고 필요에 따라 재조정하면서 특정 작업을 수행하는 방법입니다.
머신러닝은 감독형(supervised)과 자율형(unsupervised)으로 나뉩니다. 감독형 러닝에서는 머신러닝 모형을 만드는 과정이 전용 반응 변수를 토대로 진행됩니다. 이와 달리, 자율형 러닝에서는 전용 타겟이 없기 때문에 모든 변수를 동등하게 이용합니다.
예측 분석이란 무엇일까요? 과거 데이터와 분석 기반을 토대로 미래의 결과에 대해 예측하는 것을 목표로 하는 데이터 분석의 한 범주입니다. 예측 분석은 데이터 마이닝, 머신러닝과 예측 모형화 등 다양한 통계 기법을 활용하여 미래의 사건을 파악합니다.