오늘날의 기업 환경에서 기계 학습을 사용하는 방법

기술 및 엔지니어링 세계의 최신 트렌드 중 하나는 '머신 러닝'입니다. 사실 오늘날 모든 대기업은 인공 지능 및 머신 러닝 프로젝트에 투자했습니다.

"머신 러닝"이라는 용어는 1959년 Arthur Samuel에 의해 처음 정의되었습니다. 그는 이것을 "명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습하는 능력"으로 정의했습니다. 시간 경과에 따른 성능

이 아이디어는 데이터 마이닝의 개념이 등장한 90년대에 인기를 얻었습니다. 데이터 마이닝은 알고리즘을 사용하여 주어진 정보 집합에서 패턴을 찾아 데이터 기반 예측 및 의사 결정을 이끌어냅니다. 이를 통해 엔지니어는 데이터 마이닝 및 예측 분석을 사용하여 복잡한 기계 학습 알고리즘을 개발할 수 있었습니다.

비즈니스 이점을 주도하는 혁신

오늘날 기계 학습 알고리즘은 이미 다양한 방식으로 널리 사용되고 있습니다. 다음은 여러분이 몰랐을 수도 있는 머신 러닝의 일상적인 사용입니다.

머신 러닝이 주류가 됨

우리가 기계 학습을 사용하는 새로운 방법을 계속해서 찾으면서 기술은 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 기업도 미래 제품의 개선과 전략적 목표 달성을 위해 머신 러닝을 손에 넣고 싶어합니다.

기계 학습은 많은 양의 데이터를 휘젓고 더 깊은 통찰력을 얻고 의사 결정을 개선하는 데 도움을 줌으로써 기업이 수년 동안 저장해 온 모든 데이터에 가치를 부여합니다. 아래 그림은 여러 산업에서 머신 러닝의 일부 응용 프로그램을 보여줍니다.

출처:TCS

머신 러닝을 사용할 미래의 애플리케이션

기계 학습 알고리즘은 산업 전반에 걸쳐 영업, 마케팅, 물류, 조달 등과 같은 비즈니스 프로세스를 재설계하는 데 광범위하게 사용되고 있습니다. 이 모든 것의 장점은 이러한 알고리즘이 시간이 지남에 따라 저절로 개선된다는 것입니다.

머신 러닝의 채택이 가속화된 진짜 이유는 알고리즘이 본질적으로 반복적이며 결과를 최적화하기 위해 반복적으로 학습하고 조사하기 때문입니다. 오류가 발생할 때마다 기계 학습 알고리즘은 자체적으로 수정하고 분석의 또 다른 반복을 시작합니다. 그리고 이러한 모든 계산은 밀리초 단위로 이루어지므로 의사 결정을 최적화하고 결과를 예측하는 데 매우 효율적입니다.

기계 학습을 사용하면 사람의 노력 없이 정교한 소프트웨어 시스템을 더 쉽게 고안할 수 있습니다. 기능을 코딩하는 데 몇 년을 소비하거나 많은 매개변수로 시스템을 미세 조정하는 대신 기계 학습을 사용하여 훨씬 더 짧은 시간에 완료할 수 있습니다. 현재 공상 과학 영화에서 볼 수 있는 기술과 장치를 곧 보고 사용하기 시작하더라도 놀라지 마십시오.