머신 러닝이란?

머신 러닝은 AI의 한 유형으로, 대규모 데이터 세트를 수집하고 해석하여 모델 빌드를 자동화하는 데이터 분석 방식입니다.

경쟁이 점점 치열해지는 현대의 비즈니스 시장에서는, 고객과 새로운 트렌드에 대한 신뢰할 수 있는 통찰력이 성패를 판가름할 수 있습니다. 이러한 필요를 충족하기 위해, 기업들은 데이터 분석을 활용합니다. ML(머신 러닝)은 데이터와 알고리즘을 사용하여 데이터 모델을 빌드하는 첨단 AI 솔루션을 활용합니다. 모델은 데이터에 나타나는 변수 간의 관계를 모방하고 서로를 통해 예측이 가능한 수학 식입니다. 모델의 아주 간단한 예는 어떤 사람의 성별과 키를 통해 몸무게를 예측하는 선형 관계입니다. 머신 러닝은 사전 프로그래밍된 구체적인 규칙을 따르지 않고 인간의 학습 프로세스를 모방하여 경험과 학습을 통해 개선됩니다.

머신 러닝 솔루션을 사용하여 정확한 모델을 빌드하면 방대한 양의 복잡한 데이터 세트를 분석하여 대규모로 더욱 빠르고 정확하게 결과를 도출할 수 있습니다. 머신 러닝을 통해 기회, 위험, 고객 요구에 대한 세부적인 통찰력을 확보할 수 있습니다. 따라서 수익이 증대되기도 하지만 머신 러닝의 진정한 기회는 거의 무한할 수 있습니다.

AI(인공 지능)

AI는 다양한 정보 기술 분야에서 기계에 인간과 같거나 유사한 인텔리전스를 재현하려는 시도를 의미합니다. AI는 머신 러닝과 딥 러닝 모두를 아우릅니다.

머신 러닝

'머신 러닝'이라는 용어는 주로 패턴을 파악하고 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 작업을 수행하는 전형적인 데이터 기반 알고리즘을 의미합니다. 정보를 많이 확보할수록 성능이 강화됩니다.

모델은 여러 매개변수로 지정됩니다. ML 모델을 학습시킨다는 개념은 예측과 데이터에 나타나는 실제 값 사이의 편차를 최소화함과 동시에 매개변수를 최적화함을 의미합니다.

딥 러닝

딥 러닝은 신경망 네트워크에 기반한 비교적 새로운 AI 분야입니다. 머신 러닝에 속하며, 연결된 계층의 매개변수를 사용하고 구조화하여 인간의 신경망 네트워크를 인공적으로 모방합니다.

신경망 네트워크를 학습시키려면 많은 양의 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요하지만, 이를 통해 빌드한 모델은 전형적인 머신 러닝 알고리즘으로 빌드하는 모델보다 훨씬 강력한 경우가 많습니다.

머신 러닝을 사용하면 컴퓨터 알고리즘을 통해 데이터를 지능형 해석 및 작업으로 변환할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 기존의 가용 데이터에서 실행 가능한 인텔리전스를 찾아냅니다.

데이터 마이닝은 비즈니스 분석에 속한다고 할 수 있습니다. 컴퓨터에 대규모 데이터 세트에서 알려지지 않은 패턴, 예외, 관계를 식별하는 방법을 학습시키는 데 중점을 둡니다. 그런 다음 사람이 이 데이터를 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 이 프로세스에는 더 많은 수작업이 필요하며, 사람이 의사 결정을 내려야 하는 경우가 많습니다.

머신 러닝은 AI에 속하며 컴퓨터에 대규모 데이터 세트와 그 패턴의 분석을 학습하는 방법을 학습시키는 데 중점을 둡니다. 초기 프로그래밍이 완료되면, 머신 러닝은 사람의 개입 없이 학습하고 개선할 수 있습니다. 컴퓨터가 대응적인 방식으로 작동하고 주어진 데이터를 분석하는 것이 아니라 스스로 더욱 지능화되고 성장합니다.

머신 러닝은 일반적으로 아래와 같은 프로세스를 따릅니다.

  • 데이터 수집
    신뢰할 수 있는 데이터가 수집되어 예측 모델에 정보를 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
  • 데이터 준비
    수집된 데이터가 취합되고, 불필요한 세부 정보가 삭제되며, 필요한 조정이 이루어집니다(오류 수정, 중복 데이터 제거 등). 데이터는 대부분의 데이터 세트로 머신 러닝 모델에 사용되는 교육 데이터, 그리고 모델을 교육시킨 후 모델의 효과를 테스트하는 데 사용되는 평가 데이터로 나누어집니다.
  • 모델 선택
    모델이 선택됩니다. 다양한 머신 러닝 모델이 존재하며, 사용 사례에 따라 더 적합한 머신 러닝 모델이 다릅니다.
  • 교육
    선택한 모델에 조정된 데이터를 사용하여 모델의 예측 기능을 점진적으로 강화합니다.
  • 평가
    교육 데이터에 대한 모델 교육이 완료되면 평가 데이터를 통한 테스트를 거칩니다. 모델에 새로운 데이터를 주입하여 예측 기능의 효과를 평가할 수 있습니다.
  • 매개변수 조정
    모델 평가가 완료되면 구체적인 테스트 매개변수를 미세 조정하여 우수한 결과를 도출합니다.
  • 예측
    모델의 최종 값이 도출되면 실제 설정에 사용되어 가용 데이터에 따라 정보에 기반한 예측을 실행합니다.
머신 러닝의 작동 원리 | ServiceNow

감독형 학습

감독형 학습은 알고리즘이 레이블이 적용되거나 분류된 데이터로부터 학습한 내용을 향후 이벤트 예측을 위해 새로운 데이터에 적용하는 머신 러닝 기법입니다. 충분한 교육이 완료되면 시스템이 출력을 위한 타겟을 제공합니다. 출력을 원래 의도했던 정확한 출력과 비교하여 오류를 식별하고 필요한 경우 모델을 수정할 수 있습니다.

비감독형 학습

비감독형 학습은 교육을 위한 정보가 분류 또는 레이블이 적용되지 않은 경우에 사용됩니다. 레이블이 적용되지 않은 데이터에서 숨겨진 구조와 솔루션을 설명하는 함수를 시스템이 추론하는 방식을 학습합니다. 반드시 정확한 출력을 제공하는 것은 아니지만 데이터를 탐색하고 데이터 세트에서 다양한 추론을 도출하여 숨겨진 구조나 흥미로운 관계를 식별하는 데 사용됩니다.

반감독형 학습

이 방식은 레이블이 적용된 데이터와 적용되지 않은 데이터 모두를 사용하므로 감독형 학습과 비감독형 학습의 중간에 위치합니다. 레이블이 적용된 데이터를 적게, 레이블이 적용되지 않은 데이터를 많이 사용하는 경우가 일반적입니다. 이 방식을 사용하는 시스템은 학습의 정확성이 훨씬 높아집니다. 반감독형 학습은 데이터에 레이블을 적용하려면 교육/학습을 위한 심층적인 관련 리소스가 필요한 경우에 주로 선택됩니다.

강화 학습

오류와 보상을 구분하는 작업을 생성하여 환경과 상호작용하는 방식입니다. 강화 학습의 핵심적인 특성은 시행착오를 통한 검색과 보상 지연입니다. 어떤 작업이 가장 적합한지 학습하려면 간단한 피드백이 필요한데, 이것이 바로 강화 신호입니다. 이를 통해 소프트웨어 에이전트와 머신이 성능을 최대화할 수 있는 컨텍스트 내의 이상적인 동작을 결정할 수 있습니다.

금융 서비스

금융 서비스 기업은 머신 러닝 기업을 사용하여 데이터에서 통찰력을 식별하고 사기 행위를 방지합니다. 통찰력을 통해 투자 기회를 포착할 수 있습니다. 데이터 마이닝과 머신 러닝을 통해 위험도가 높은 클라이언트를 식별하거나 사이버 감시를 통해 사기 행위를 발견할 수 있습니다.

정부

치안 및 공공 서비스 기관에는 통찰력을 위해 마이닝할 데이터 소스가 많기 때문에 머신 러닝을 사용합니다. 예를 들어 센서 데이터를 분석하여 비용을 절감하고 예외를 탐지하며 효율성을 증진하기 위한 방안을 파악합니다. 또한 머신 러닝을 통해 사기 행위를 식별하고 ID 도용을 최소화할 수 있습니다.

의료

데이터를 사용하여 실시간으로 환자의 상태를 진단하거나 환자의 건강에 관련한 가장 중요한 정보를 추출하는 웨어러블 장치와 센서를 통해 머신 러닝을 사용하는 트렌드가 확산되고 있습니다. 의료 전문가들은 이 기술을 통해 데이터의 트렌드 또는 이슈를 분석하고 파악하여 치료와 진단의 품질을 향상할 수 있습니다.

소매업

웹 사이트는 머신 러닝을 사용하여 이전 구매 내역 및 다른 고객의 구매 내역에 따라 고객이 원할 수 있는 품목을 추천할 수 있습니다. 소매업체는 데이터를 캡처하고 분석하며 맞춤형 쇼핑 기록을 생성하여 특히 마케팅 캠페인, 가격 최적화, 공급 기획, 재고 관리, 고객 통찰력에 활용할 수 있습니다.

석유 및 가스

머신 러닝을 사용하여 새로운 에너지원을 찾고, 지하 광물을 분석하며, 분배를 간소화하고, 정제 및 센서 장애를 예측하며, 기타 비용 효율적인 조치를 실행합니다.

교통

교통 분야에서는 데이터를 분석하여 패턴과 트렌드를 파악하고 잠재적인 이슈를 예측하여 수익성을 증대하기 위해 경로의 효율성을 향상할 수 있습니다. 머신 러닝의 데이터 분석 및 모델링 측면은 배송 회사와 대중 교통에 매우 중요합니다.

디지털 어시스턴트 및 챗봇

챗봇과 디지털 어시스턴트에 머신 러닝을 적용하여 입력받은 내용을 통해 진화와 학습을 거듭하고, 자연어 처리를 계속하면서 관련 정보를 수집하고 저장하도록 할 수 있습니다.

추천

머신 러닝을 통한 추천은 스트리밍 서비스부터 소매까지 모든 산업에 적용할 수 있습니다. 머신 러닝 시스템은 오랜 시간에 걸쳐 고객 정보를 수집하며 일관된 행동 및 패턴의 상관관계를 도출한 다음 밝혀진 패턴에 따라 맞춤형 추천을 제공합니다.

상황별 온라인 광고

고객은 관련성이 높은 광고를 보고 싶어합니다. 머신 러닝 기술을 통해 콘텐츠를 인기가 높은 관련 키워드로 구성할 수 있고, 마케팅 담당자는 브랜드 빌딩 콘텐츠를 활용할 수 있습니다.

사이버 보안

AI 보안의 필수적인 측면인 머신 러닝을 통해 사이버 보안을 간소화하고, 가격을 낮추며 효과를 증진하고 더욱 선제적인 조치를 취할 수 있습니다. Security AIOpsSecurity Operations는 머신 러닝을 사용하여 패턴을 분석함으로써 유사한 공격과 새로운 공격을 모두 예측하고 방지하며 변화하는 행동에 적응할 수 있습니다.

비즈니스 IT 솔루션의 업계 리더인 ServiceNow는 다양한 산업에 걸쳐 기업에 머신 러닝의 이점을 제공합니다. Now Platform을 기반으로 한 Now Intelligence는 머신 러닝을 사용하여 Predictive Intelligence를 실행합니다. ServiceNow를 통해 엔드 투 엔드 워크플로우를 자동화하고, 지능형 운영을 실행하며, 이슈를 식별하고, 통화량을 줄이며, 일반적인 요청에 대한 솔루션을 자동화하고, 비즈니스 개선에 가장 중요한 패턴을 파악할 수 있습니다.

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