머신러닝 예시

사용 중인 머신러닝 알고리즘의 네 가지 예시

엔터프라이즈 규모의 머신러닝의 예는 무엇입니까? 지난 10년 동안 이루어진 머신러닝의 성장은 기업과 조직에 중요한 도약이었으며, 데이터 기반 인사이트를 가속화하고 인공 지능을 지원하여 더욱 현명한 의사 결정을 내렸습니다. 이제 데이터는 사물 인터넷 장치, 소셜 미디어 피드 등의 수많은 소스에서 대량으로 도착합니다. 이처럼 방대한 양의 데이터는 수동으로 분석할 수 없지만, 머신러닝은 이러한 쇄도 현상을 조직 프로세스로 손쉽게 통합할 수 있도록 관리와 실행이 가능한 것으로 전환합니다.

모든 규모의 기업은 머신러닝을 사용하여 기능을 개선합니다. 검색 엔진이 사용자 프로파일에 따라 맞춤화된 결과를 반환하는 것이 머신러닝입니다. 쇼핑 사이트에서 고객의 제품 구매 및 조회수를 기반으로 추천을 로드하는 것이 머신러닝입니다. 휴대폰에서 문자 메시지의 오타를 자동으로 수정하는 것이 바로 머신러닝입니다.

자연어 처리부터 대규모 데이터 집합에서 이상을 찾는 일에 이르기까지 머신러닝 알고리즘은 인간의 두뇌처럼 학습하지만, 컴퓨터의 기술 정확성으로 학습합니다. 머신러닝은 일련의 if/then 규칙 또는 프로세스 지침이 아니라 패턴과 이상을 식별하는 동시에 주변 컨텍스트를 학습하며, 볼륨이 클수록 더 많은 것을 학습할 수 있습니다.

기업을 위한 네 가지 머신러닝 예시

머신러닝 알고리즘과 모델은 이 프로세스를 촉진하는 엔진이지만, 기업은 이를 통해 정확하게 어떤 작업을 수행할 수 있을까요? 전자상거래 웹 사이트 또는 스트리밍 서비스 추천을 떠올리기 쉽지만, B2B 기업 또는 내부 운영 수준에서는 어떨까요? 머신러닝의 광범위한 기능을 보여주는 네 가지 머신러닝 예시를 살펴보겠습니다.

머신러닝으로 데이터 준비 혁신:

빅 데이터는 어디서나 액세스할 수 있는 권한, 클라우드 데이터베이스, IoT 기술 등이 통합되면서 지난 10년 동안 흔하게 사용되는 용어가 되었습니다. 그러나 이러한 모든 데이터 스트림이 작업에 들어가면 여전히 사용을 위해 처리해야 합니다. 머신러닝은 데이터의 증대, 강화, 복구, 보강을 자동화하여 이를 혁신했습니다. 이렇게 하면 형식 표준화, 이상값 식별, 중요한 데이터 마스킹 등의 작업 부담을 덜 수 있습니다. 머신러닝을 사용하면 반복적인 주요 단계가 자동화되어 더 정확한 결과를 더 빠르게 얻을 수 있으므로 데이터 과학자가 시간과 에너지를 다른 곳에 집중할 수 있습니다.

ML을 통한 더 빠른 데이터 검색:

데이터 과학자 및 분석가는 교육을 얼마나 잘 받았든 또는 경험이 얼마나 많든 관계없이 사람의 속도로 움직일 수밖에 없습니다. 머신러닝 모델은 데이터 과학 팀이 절대 따라 할 수 없는 속도로 더 간단한 분석과 데이터 집합 처리 작업을 처리할 수 있는 기능이 있습니다. 범위가 더 크고 속도가 더 빠른 덕분에 머신러닝은 여러 사람이 간과할 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 동일한 수준에서 머신러닝은 관계를 검토하고 수동 수준에서는 불가능했을 수 있는 추가 분석을 위한 제안을 작성할 수 있습니다.

머신러닝을 통한 더 스마트한 검색:

머신러닝은 실제 검색 기능과 출력을 모두 사용해 검색 기능을 보다 높은 수준으로 향상합니다. 머신러닝에서 알고리즘은 특정 매개 변수를 고려하는 동시에 예측, 추세, 클러스터링, 상관 관계 분석을 실행하도록 학습될 수 있습니다. 따라서 추천 엔진의 정확성(및 이에 따른 참여)을 개선하는 일부터 더 다양한 사용자 지정 옵션 제공 그리고 새로운 유형의 예측 또는 예외 도출에 이르기까지 성능과 유연성이 모두 향상됩니다.

머신러닝 및 NLP:

머신러닝 기능의 범위에는 인간의 언어를 이해하기 위해 진화하는 모델을 생성하는 자연어 처리(NLP)가 포함되어 있습니다. 이는 음성 인식을 구동하는 엔진으로, 비즈니스, 접근성 및 일상 생활 전반에서 많은 애플리케이션이 있습니다. NLP 알고리즘이 더 많이 학습할수록 정확성이 높아지고 음성을 통한 상호 작용이 가능합니다. 또한 데이터에서 얻은 인사이트를 기반으로 설명과 보고서를 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있는 자연어 생성(NLG)과 관련이 있습니다.

머신러닝 예시: 실제 세계

이제 머신러닝의 네 가지 일반적인 사용 사례를 확립했으므로 이를 실제 예시에 적용해 보겠습니다. 모든 기업의 고객 서비스 부서를 생각해 보세요. 머신러닝은 데이터베이스 내의 모든 거래를 분석하고 사용자 기록을 기반으로 고객 프로필을 만들어 개별 선호도에 따라 특화된 지원 프로그램을 만들 수 있습니다. 머신러닝은 대용량 데이터와 관련된 패턴을 분석하여 여기를 통과하는 서로 다른 경로를 식별할 수 있습니다.

예를 들어 머신러닝 알고리즘은 이른 아침에 구매하는 사람이 특정 유형의 제품을 구매하는 경향이 많다는 것을 알아차릴 수 있습니다. 이를 통해 해당 제품 범주가 판매 중이거나 재고가 적을 경우 대상 고객 그룹에 특별 오퍼를 보낼 수 있습니다. 다양한 유형의 패턴 상관 관계는 머신러닝을 통해 확인하고 이를 추가로 적용하여 고객 참여도를 높이고 인센티브를 창출하며 유지를 극대화할 수 있습니다.

머신러닝이 수행할 수 있는 작업과 Oracle이 이 머신러닝을 어떻게 쉽게 만드는지에 대해 자세히 알아보려면 Oracle Machine Learning을 사용하여 복잡한 데이터 기반 문제를 해결하는 방법을 살펴보세요.