설명 가능한 AI에 그래프 DB가 필수인 이유

 

설명 가능한 머신러닝, 그리고 AI

머신러닝 채택이 증가함에 따라 설명 가능한 모델은 뜨거운 주제가 되고 있습니다. 기존 신경망과 딥러닝 네트워크를 기반으로 한 예측모델은 특정 결과에 어떻게 도달했는지에 설명할 수 없는 반면, 설명 가능한 모델은 주요 변수를 보여주며 어떻게 결과에 도달했는지를 설명해 줄 수 있습니다. 

 

설명 가능한 모델의 전통적인 예로는 의사 결정 트리(decision tree)를 들 수 있습니다. 그리고 그 의사 결정 트리는 특수한 그래프의 형태를 가지고 있습니다. 

 

마찬가지로 그래프 알고리즘이나 그래프 기능을 AI 모델의 일부로 사용하면 "고객 --(구매) --> 제품"과 같이 그래프 관계로 자연스러운 의미를 쉽게 해석할 수 있습니다.

 

 

설명 가능한 AI 모델에는 많은 장점이 있습니다. 소비자들이 추구하는 개인화된 추천을 예로 들어보겠습니다. 추천 모델에 결과에 대한 설명이나 증거가 있으면 사용자는 그 모델을 선호할 가능성이 더 큽니다. 한편 ‘그래프 분석(Graph Analytics)’ 또한 증거를 계산 및 표시하여 필요에 따라 그래프 시각화로 설명하는 데 적합합니다. 예를 들어, 그래프 분석은 사용자와 비슷한 관심사를 가진 다른 사용자의 제품을, 또는 이전에 구매했던 사용자의 제품과 유사한 제품을 보여줄 수 있습니다. 

 

그래프 기반의 분석과 머신러닝은 고객들에게만 도움 될 뿐만 아니라, 기업의 사용자들에게도 매우 유용합니다. 수많은 기업들은 거래에 사기 가능성이 있는지 판단하기 위해 훈련된 조사원으로 구성된 대규모 팀을 고용하고 있습니다. 하지만 그래프 알고리즘을 통한 이상거래탐지시스템(FDS)이 있다면 여러 데이터 소스를 점과 선으로 연결하여 조사관에게 사기로 표시된 거래가 어떻게 연결되어있는지 시각적으로 보여줄 수 있습니다. 이는 일부 기존 머신러닝 모델에서 점수를 통해 사기를 판단하는 것보다 훨씬 유용합니다. 

 

또 다른 예로 실시간 전화 사기 방지가 있습니다. 매일 수억 건의 전화가 걸려오지만, 이 중 악의적인 사기는 극히 소수에 불과합니다. 그래프 기술은 발신자, 전화번호 및 수신자 간의 관계를 신속하게 탐색하고 ML과 결합하여 어느 것이 가짜인지 감지하는 모델을 개발할 수 있습니다. 

 

그래프 분석과 결합된 설명 가능한 AI 또는 ML은 규제 기관이나 감사자의 입장에서도 유용합니다. 은행은 자금 세탁 가능성을 감지할 수 있는 고품질 방법을 갖추어야 합니다. 많은 은행에서 머신러닝을 활용하여 탐지 정확도를 높이고 있지만, 동시에 감사자에게 시스템이 효과적으로 작동하고 있다는 프로세스를 보여줄 수 있어야 합니다. 그래프 기반 기능을 사용하는 ML 모델은 이에 필요한 투명성을 보장합니다. 

 

그래프로 사용자에게 결과 설명 (출처:DARPA)

대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 그래프 DB

머신러닝은 대체로 컴퓨팅 요구사항이 많은데, 그래프 기반의 머신러닝도 예외는 아닙니다. 연결된 데이터의 크기가 기하급수적으로 확장되어 데이터를 순회하기 위해 대용량 데이터를 빠르게 계산해야 하는데, 이는 개별 조회가 필요한 키-값 DB라든지, 조인으로 어려움을 겪는 RDBMS로 계산하기에는 기하급수적으로 비용이 증가하게 됩니다. 심지어 일반적인 그래프 데이터베이스조차도 많은 양의 그래프에 대한 딥 링크 분석을 처리하지 못할 수 있습니다. 비트나인의 AgensGraph와 같은 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리 할 수 있는 그래프 데이터베이스가 필요한 이유입니다.

 

개인화된 추천 및 이상거래탐지에 관한 결과를 설명하기 위해 그래프 데이터베이스의 강력한 쿼리로 그래프 데이터의 연결을 순회하고, 필터링 및 집계와 같은 계산을 하여 복잡한 데이터 구조를 지원해야 합니다.

 

그래프 분석은 그래프 패턴의 학습을 위한 기능을 강화하고, 설명 가능한 모델 및 결과 제공을 통해 기계 학습의 차세대 발전을 지원합니다. AI 및 ML과 결합하면 향후 몇 년 동안 기업에 도움이 될 강력한 조합이 될 수 있습니다.

 

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