인공지능 | 토탈 데이터 사이언스

바이브 데이터 사이언스란?

바이드 데이터 사이언스, 바이브 데이터 과학은 바이브 코딩이나 바이브 데이터 분석과 같은 종류의 패러다임입니다.

데이터 과학을 AI를 활용해서 즉흥적이고 빠른 수행과 반복 시행을 하는 것을 말합니다.

핵심 특징

자연어 기반 인터페이스: 사용자는 복잡한 코드나 도구 없이, 자연어로 질문을 입력하면 AI가 데이터를 분석하고 결과를 제공합니다. 예를 들어, “지난달 지역별 매출 보여줘”와 같이 말하면 AI가 즉시 시각화와 요약을 생성합니다.

대화형 분석: 단일 질의에 그치지 않고, AI가 이전 대화 맥락을 기억해 연속적으로 질문을 주고받으며 분석을 심화할 수 있습니다.

다양한 데이터 결합: 소셜 데이터, 공공 통계, 금융 데이터 등 이종 데이터를 결합해, 단일 데이터로는 알기 어려운 시장 변화나 소비 트렌드를 입체적으로 파악할 수 있습니다.

AI 자동화와 설명력: AI가 데이터 수집, 분석, 시각화, 요약, 보고서 작성까지 자동화하며, 단순 수치가 아닌 인사이트와 해석을 함께 제공합니다.

접근성: 비전문가도 쉽게 사용할 수 있어, 기업의 의사결정자, 마케터, 기획자 등 누구나 데이터 분석의 혜택을 누릴 수 있습니다2 6.

주요 활용 예시

실시간 트렌드 분석 및 이슈 모니터링

시장·상권 분석 및 신제품 전략 수립

금융 데이터 분석 및 리포트 자동 생성

소셜 미디어 여론 분석

대표 서비스

썸트렌드(Sometrend): 소셜 빅데이터 분석 서비스

VAIV Search: AI 기반 자연어 질의·검색 솔루션

VAIV Report: AI가 자동으로 보고서를 작성해주는 서비스

기술적 기반

대규모 자연어 처리 및 딥러닝 모델

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등 신뢰도 높은 AI 생성 기술

실시간 데이터 연결 및 시각화 엔진

바이브 데이터 과학과 바이브 데이터 분석의 차이

바이브 데이터 분석은 바이브 데이터 과학에 포함되는 개념입니다. 집중하는 목표만 조금 다릅니다.

바이브 데이터 과학은 실시간 데이터 분석, 데이터 결합, 모델링, 피처 엔지니어링에 더 집중합니다.

바이브 데이터 분석은 데이터에서 인사이트를 찾는 것에 더 집중합니다.

요약

바이브 데이터 사이언스는 AI와 빅데이터, 자연어 처리 기술을 바탕으로, 누구나 쉽게 데이터를 탐색하고 인사이트를 얻을 수 있도록 하는 차세대 데이터 과학 수행 방식입니다.

기존의 복잡한 도구 대신, 대화하듯 질문만 하면 AI가 분석·설명·시각화·모델링·평가까지 자동으로 처리해줍니다.

다만 바이브 코딩과 같이 즉흥적이고 철저한 계획없이 하기 때문에 기술부채나 인지하지 못한 문제를 알아채지 못하고 진행하는 문제도 있습니다.

기계학습 모델 평가지표

기계학습으로 생성한 분류 모델, 예측 모델에서 빠지지 않고 나오는 혼동 행렬 (confusion matrix) 입니다.

이름이 혼동행렬(Confusion matrix)인 이유?

기계가 얼마나 참과 거짓을 혼동하는지 확인하는데 사용하는 표이기 때문입니다.

간단하죠.

5개의 주요 성능 지표

혼동행렬에서는 특이도, 정확도, 민감도, 정밀도, 재현율 다섯개의 값은 외워야 합니다.

이중에서 가장 많이 쓰는 것은 정밀도(precision)와 재현율(recall)입니다.

기계학습 모델의 성능을 한 지표로만 설명하라고 할 때 쓰는 것은 정확도(Accuracy)와 혼동행렬에는 없지만 F1-measure (F1 값)이 있습니다.

F1값은 정밀도화 재현율의 조화평균입니다.

AUROC와 Precision-Recall 그래프

여기서 특이도와 민감도는 ROC 및 AUC 를 계산할 때 쓰고

정밀도와 재현율은 AP 와 Precision-Recall 그래프를 계산할 때 씁니다.

혼동행렬 confusion matrix

아래는 혼동행렬(Confusion Matrix)입니다. 표가 좀 안 이쁘지만 힘들게 그렸으니 알아서 잘 봐주세요.

		예측값 Forecast
		참 TRUE	거짓 FALSE
실제값 Actual	참 TRUE	TP (True Positive)	FN (False Negative)
	거짓 FALSE	FP (False Positive)	TN (True Negative)

지표 설명 및 계산법

각 지표값의 정의적 설명과 계산법입니다.

민감도 (Sensitivity)	(TP / (TP + FN)) 양성 중 맞춘 양성의 수
특이도 (Specificity)	(TN / (FP + TN)) 음성 중 맞춘 음성의 수
정밀도 (Precision)	(TP / (TP + FP)) 양성이라고 판정 한 것 중에 실제 양성 수
재현율 (Recall)	(TP / (TP + FN)) 전체 양성 수에서 검출 양성 수
정확도 (accuracy)	((TP + TN) / (TP + FN + FP + TN)) 전체 개수 중에서 양성과 음성을 맞춘 수

풀어쓴 설명

민감도: 기계가 양성. 즉, positive를 얼마나 잘 꺼내서 맞췄는가를 봅니다.

특이도: 기계가 음성. 즉, Negative인 것을 양성이 아니라고 했는지를 봅니다.

민감도와 특이도는 보통 질병이나 의료에서 많이 쓰는 평가 지표입니다.

정밀도: 기계가 참이라고 했는데 실제 참인 것의 비율입니다. 기계가 얼마나 참을 순도 높게 찍어 내는지 보는 것입니다. 많이 맞추고 아니고는 별로 의미가 없이 기계가 참이라고 한 것 중에 참을 본 것이기 때문에 민감도와 헷갈리면 안됩니다.

재현율: 전체의 실제 참들 중에서 얼마나 기계가 참이라고 골라낸 비율입니다.

정확도: 전체 개수 중에서 기계가 실제 참을 참이라고 하고 실제 거짓을 거짓이라고 한 비율입니다.

습득 요령

처음에 보면 무척 헷갈리는데 외우는 것 보다는 이름과 계산법을 잘 기억하고 의미와 용도를 기억하는 것이 좋습니다. 기억이 안나면 그때 그때 찾아봐도 되지만 매우 빈번하게 쓰이는 것이므로 데이터과학을 공부한다면 그냥 암기해버리는 것이 효율적입니다.

토탈 데이터 사이언스 – Total Data Science

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