머신러닝이란 무엇인가요?
머신러닝을 사용하면 비즈니스에서 데이터를 통해 시스템에게 머신러닝 알고리즘으로 문제를 해결하는 방법과 시간이 지남에 따라 개선하는 방법을 학습시킬 수 있습니다.
오늘날의 기업은 폭발적인 데이터를 다룹니다. 더 나은 비즈니스 결정을 내리려면 이러한 데이터를 이해해야 합니다. 하지만 볼륨이 너무 복잡하면 기존 도구를 사용하여 데이터를 분석하기 어렵습니다. 데이터에서 패턴과 유용한 정보를 찾기 위한 분석 모델을 빌드, 테스트, 반복, 배포하는 데에는 직원의 많은 시간이 소요됩니다. 배포 후에는 이러한 모델을 모니터링하여 시장 상황 또는 데이터 자체의 변경에 따라 지속적으로 조정해야 합니다. 이것이 머신러닝 솔루션의 작동 방식이자 솔루션입니다.
머신러닝에 대한 자세한 내용은 Google Cloud의 AI Platform을 참조하세요.
머신러닝 정의
머신러닝은 인공지능의 하위 집합으로, 많은 양의 데이터를 제공하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고 신경망과 딥 러닝을 사용하여 시스템이 자율적으로 학습하고 개선할 수 있게 해줍니다.
머신러닝은 컴퓨터 시스템이 더 많은 '경험'을 만들며 스스로 지속적인 조정과 향상을 수행하도록 하므로, 데이터가 많을수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
실제로 머신러닝 애플리케이션은 통계 모델 빌드 작업을 자동화합니다. Python 머신러닝은 데이터로부터 학습하고 패턴을 식별하고 사람의 개입이 최소화된 의사 결정을 내리는 데 적합한 머신러닝의 예시입니다.
머신러닝 사용 사례
로보틱 처리 자동화(RPA)
머신러닝을 활용하는 RPA는 주택담보대출 처리 애플리케이션과 같은 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 지능형 자동화를 제공합니다.
판매 최적화
고객 데이터는 고객 감정 분석, 판매 예측 분석, 고객 이탈 예측을 위한 머신러닝 알고리즘을 학습시킬 수 있습니다.
고객 서비스
머신러닝 어플리케이션에는 일상적인 고객 서비스 작업을 자동화하고 문제를 빠르게 해결하는 챗봇 및 자동화된 가상 어시스턴트가 포함되어 있습니다.
보안
머신러닝은 기업에서 위협 분석 기능과 사이버 공격, 해커, 멀웨어에 대응하는 방식을 개선하는 데 도움이 됩니다.
디지털 마케팅
마케팅 담당자는 머신러닝을 통해 신규 고객을 파악하고 적재적소에 적합한 마케팅 자료를 제공할 수 있습니다.
사기 예방
신용카드 회사 및 은행은 머신러닝의 도움을 받아 방대한 양의 트랜잭션 데이터를 검토하여 의심스러운 활동을 실시간으로 식별합니다.
관련 제품 및 서비스
Google은 비즈니스에서 머신러닝 알고리즘 및 모델을 쉽게 빌드하고 구현할 수 있도록 하는 신뢰할 수 있는 클라우드 플랫폼에서 여러 혁신적인 머신러닝 제품, 솔루션, 어플리케이션을 제공합니다.
AI Hub , AI Platform , AI 구성 요소와 같은 제품을 사용하여 생성하고, 수집되고, 조회하는 모든 데이터를 이해하여 데이터가 어떤 형식으로 작성되었든 실행 가능한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
