Vol.01 · 2026년 11월호 · 6편 · 데이터 스토리 2편
AI 예측
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AI 예측은 숫자 하나가 아니라 확률과 구간으로 읽어야 합니다. 생성형 언어 모델이 쓰고 표 데이터 예측 모델이 계산한 이번 호의 이야기들입니다.
데이터 스토리 · 커버 스토리
몸 치수 몇 가지로 펭귄 종을 맞힐 수 있을까
남극 팔머 군도 펭귄 344마리의 섬, 부리 길이·깊이, 날개 길이, 체중, 성별 기록으로 Adelie·Chinstrap·Gentoo 세 종을 분류한 실험. 테스트 69마리 중 68마리를 맞혔고, 종별 확률과 혼동 행렬로 헷갈린 지점을 읽어 본다.
읽기 →캘리포니아 주택 가치 예측: 숫자와 구간 읽기
1990년 캘리포니아 인구조사 블록 그룹 2,000행 표본으로 주택 가치 중앙값을 예측한 실험에서, 평균값만 쓰는 방법보다 오차가 69.1% 줄었고 80% 예측 구간의 실제 적중률은 83.25%였다.
03FAQ표 데이터 AI, 자주 묻는 질문 8가지
표 데이터를 다루는 AI 예측을 처음 접하는 독자를 위해 확률 해석, 예측 구간, 정확도의 함정, 데이터 분할과 누수, 결측값, 언어 모델 활용까지 여덟 가지 질문을 정리했습니다.
04퀴즈인공지능 예측 결과, 제대로 읽을 수 있나요? 7문제 퀴즈
혼동 행렬, 분류 확률, 최빈 클래스 기준선, 분위수, 예측 구간, 평균 절대 오차, 데이터 누수를 4지선다로 점검합니다. 모든 수치는 이해를 돕기 위한 가상의 예입니다.
05카드뉴스인공지능 예측은 숫자 하나가 아니다: 카드 6장으로 보는 불확실성
예측을 단일 숫자로 보는 습관을 멈추고, 분포와 확률, 구간, 검토 기준까지 함께 읽는 카드뉴스.
06모델 실험추론 강도 low와 max 비교
같은 분류·회귀 설명 과제를 추론 강도 low와 max로 한 번씩 실행해 계산값, 설명 구조, 토큰 사용량을 비교했습니다. 두 실행 모두 정답과 맞았고, max는 행·열 합계 표와 구간 확대 단서를 포함했으며 토큰도 더 썼습니다.