정형데이터에서 통계 방법론이나 정형 머신러닝 툴로 데이터 만져서 해석하는 거랑 비정형 데이터로 예측 모델 만드는 것까진 이해가 되는데
비정형 데이터에서 유의미한 정보를 뽑는다는게 이해가 잘 안됨
소리, 이미지, 텍스트에서 일반인이 이해할 수 있는 유의미한 변수를 찾아낼 수 있어??
난 개인적으로 이걸 설명 못한다면 요즘 우후죽순 생기는 데이터사이언스 대학원들이 예측 모델 만드는 컴공쪽 ai랑 다를바가 없다고 생각함 ㅇㅇ
예를 들면 특정 단어가 중요하다거나 특정 부위의 이미지의 차이에 따라 다른 동물임을 판단한다던가, 환자와 일반인의 ct 사진을 보고 인간이 발견 못한 특정 부분에서의 유의미한 차이라던지
- dc official App
neuro symbolic 해라
꼭 비정형데이터가 아니라 정형데이터만해도 조금만 복잡해지면 그런 직관적인 해석은 불가능함 그러니까 투영을 시킨다던가 피팅을 시킨다던가 차원을 이동시키는 분석방법들이 고안이 된거고 인공지능도 별반 다를건 없음
흔히 이야기하는 해석문제는 이러한 관계가 설명이 안된다기 보다는 무작정 적용하는 경우가 늘다보니 어떤 가정을 가지고 분석을 진행해야될지 모른다고 보는게 맞음
비정형 데이터를 정형으로 바꾸려면 해당 메디컬이든 신호든 파이낸스든 도메인 지식이 있어야함 그래서 인공지능만 파면 망하는거
해석가능한 모델 하면될듯 - dc App