1 코로나 19 확진자 수 예측 인공지능 개발 원리

코로나 19 확진자 수를 예측하는 인공지능을 만드는 방법은 다양합니다. 이 장에서는 이전 며칠 동안의 확진자 수 추이를 통해 바로 다음 날의 확진자 수를 예측하는 방법을 사용하겠습니다. 이 방법을 사용하기 전에, ‘며칠’ 동안의 확진자 수 추이를 통해 예측할지를 결정해야 합니다.

이 책에서는 3일 동안의 확진자 수 추이를 보고 다음 날의 확진자 수를 예측하겠습니다. 따라서 인공지능은 3일 동안의 확진자 수를 보고 다음 날의 확진자 수가 어떻게 되었는지 학습합니다. 만약 100일 동안의 확진자 수가 있다면 가장 먼저 1, 2, 3일차의 확진자 수가 어떻게 변하였는지 살펴보고 4일차의 확진자 수를 학습합니다. 그리고 2, 3, 4일차의 확진자 수가 어떻게 변하였는지 살펴보고 5일차의 확진자 수를 학습합니다. 이러한 방식으로 계속 학습하여 97, 98, 99일차의 확진자 수로 100일차의 확진자 수를 학습하게 됩니다.

혹시 이러한 방식이 딥러닝의 여러 알고리즘 중 어떤 알고리즘인지 눈치챈 사람이 있나요? 맞습니다. 바로 연속된 데이터의 형태에서 그 패턴을 찾아내는 순환 신경망(RNN) 방식입니다. 우리는 이 장에서 RNN의 기본적인 형태를 설계하고 학습시켜 보겠습니다.

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