머신러닝: 정의, 머신러닝 기술, 비즈니스에서의 역할

가끔 인공지능과 머신러닝이 동일하다고 잘못 생각하는 경우가 있습니다. 실제로, 머신러닝(ML)은 AI의 한 구성요소일 뿐이며, 컴퓨터가 인간의 두뇌를 모방하여 대용량 데이터를 처리하고 다양한 작업을 해결할 수 있게 해줍니다. 컴퓨터 시스템이 인간과 마찬가지로 다양하고 복잡한 작업을 해결하려면 방대한 데이터 배열을 분석하도록 컴퓨터를 훈련시켜야 하며, 머신러닝은 이를 지원합니다. 머신러닝의 기본 개념은 인간이 수많은 훈련을 통해 기술을 습득하고 시행착오를 통해 기술을 완성하는 것처럼 컴퓨터에서도 동일한 작업을 수행해야 한다는 것입니다. 머신러닝에서 컴퓨터 시스템은 정보를 구조화할 수 있는 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하며, 처리하는 데이터가 많을수록 결과가 더 정확해집니다. 머신러닝에는 몇 가지 기술이 있는데 그 주요 특징은 «트레이너»가 인간이 아니라 레이블이 지정되어 있든 없든 데이터 자체라는 것입니다. 여기에는 통제된 학습과 비통제된 학습이 포함됩니다: 통제된 학습에서는 컴퓨터 시스템이 이미 내장된 레이블이나 구조를 기반으로 데이터베이스를 처리하도록 제공되는 반면, 비통제 학습에서는 컴퓨터 자체가 연결과 패턴을 발견하여 데이터를 클러스터로 전환합니다. 또한 알고리즘이 작업에 얼마나 잘 대처하는지를 결정하는 것을 목표로 하는 강화 학습이라는 세 번째 기술도 있습니다. AI와 머신러닝은 비즈니스에도 활용돼 기업이 소비자의 불분명하고 겉으로 드러나지 않은 요구사항 뿐 아니라 회사 업무 프로세스의 결점까지 더 정확히 파악할 수 있도록 돕습니다. 머신러닝 적용 범위는 은행, 의료, 고객 서비스, 농업, 소매 등 매우 광범위합니다. 이러한 영역에 사용되는 머신러닝 기능 중에서 예측이 단연 눈에 띕니다. 가치 예측(value forecasting)은 수익, 제품 수요, 판매 지표 등 미래에 대한 대략적인 그림을 얻기 위해 가치를 기반으로 모델을 만드는 작업과 관련됩니다. 예측의 또 다른 유형은 카테고리 예측입니다: 알고리즘은 올바른 정보 카테고리를 결정해야 합니다. 따라서, 머신 러닝은 데이터를 클러스터로 분할하여 올바른 환경에서 올바른 대상에게 올바른 제품을 제공하는 마케팅 담당자와 대상 분석가의 작업을 상당히 쉽게 만들 수 있습니다. 예측 외에도, 머신러닝은 표준을 따르지 않는 데이터인 편차를 식별하도록 컴퓨터를 훈련시킬 수 있습니다. 따라서, 머신러닝은 재정적이고 기술적인 위험, 결함, 오류 및 오작동을 식별하는 작업을 최적화할 수 있으며, 심지어 심각한 상황을 예방할 수도 있습니다. 머신러닝의 잠재력이 아직 완전히 실현되지는 않았지만, 기업에서는 수익을 늘리고 내부 프로세스를 최적화하는 이러한 기술에 관심이 있습니다.