반드시 알아야 할 머신러닝 핵심 애플리케이션 9가지

최근 몇 년간 기술의 눈부신 발전으로 머신러닝 애플리케이션이 급증했습니다. 점점 더 머신러닝 기술이 서비스로 이해되고 있습니다.

따라서 시장과 산업에 혁신을 가져오고 프로세스를 자동화하고 더 효율적으로 만드는 다수의 유틸리티가 이미 존재합니다. 이러한 옵션을 알고 적용하는 것은 한 발 앞서 나가고 구식으로 전락하지 않기 위해 필수적입니다.

머신러닝이란 무엇인가?

머신러닝은 기계가 결과를 예측하고 스스로 데이터 기반 의사결정을 내리는 법을 학습하는 방법을 개발하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다.

머신러닝을 통해 컴퓨터 시스템은 자체 경험과 입력된 데이터로부터 학습하여 프로세스를 개선할 수 있습니다. 이렇게 하면 특정 프로그래밍 없이도 모든 프로세스를 완벽하게 용이하게 합니다. 즉, 이러한 시스템은 프로세스를 자동화하고 기계에 구체적인 지시를 내리기 위한 인적 개입의 필요성을 제거합니다.

머신러닝의 주요 애플리케이션은 인간이 감당하기 불가능한 작업인 빅데이터 분석과 관련이 있으며, 컴퓨터 시스템은 이를 신속하게 수행할 수 있습니다.

이 정보를 통해 머신러닝 시스템은 위험과 기회를 식별하고 데이터를 기반으로 최선의 효율적인 결정을 내릴 수 있습니다.

최고의 머신러닝 애플리케이션

1. 금융 분야

올바른 인프라를 통해 금융 분야에서 머신러닝 시스템을 서비스로 적용할 수 있습니다. 이미 프로세스 자동화, 자연어 처리를 통한 관리 업무 최적화(문서에서 가장 중요한 정보 추출), 더 빠른 고객 상호작용을 위한 챗봇 생성에 적용되고 있습니다.

머신러닝 애플리케이션에는 보안 강화도 포함되며, 자금 세탁 등 사기 행위를 자동으로 감지합니다.

2. 가상 비서

가상 비서는 다양한 분야에서 사용되는 머신러닝 애플리케이션 중 하나입니다. 가상 비서는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사용자의 니즈를 파악하고 실행할 명령으로 변환합니다.

가장 인기 있는 애플리케이션 중 하나입니다. 2019년 32.5억 개의 가상 비서가 사용 중이었고, 2023년까지 전 세계적으로 80억 개가 사용될 것으로 추정됩니다.

3. 마케팅, 광고 및 소셜 네트워크

서비스로서의 머신러닝 시스템은 조직이 잠재 고객에게 도달하는 능력에 혁명을 일으켰습니다. 이로써 예측 마케팅 같은 새로운 분야가 탄생했습니다.

예를 들어, 소셜 네트워크에서 머신러닝 애플리케이션이 급증하여 사용자에게 새로운 친구나 흥미로운 프로필, 관련 광고를 제안하는 알고리즘이 늘어났습니다.

4. 더 효율적인 이동과 여행

서비스로서의 머신러닝 가장 일반적인 용도 중 하나는 교통량이 많을 곳을 예측하고 가장 빠르고 적절하며 효율적인 경로를 결정하는 GPS 애플리케이션의 등장입니다.

또한, 가장 흥미로운 머신러닝 애플리케이션 중 하나로 이 시스템을 자율 주행에 사용하는 차량이 개발되고 있습니다. 기술이 거리나 위험 계산 능력을 개선하고 있지만, 아직 초기 단계 시스템입니다.

5. 건강 및 의료

의료 분야에서는 머신러닝 시스템이 서비스로서 질병을 조기에 발견하거나 데이터 분석을 통해 그 진행을 예측할 수 있도록 연구 중입니다.

마찬가지로 의료 연구뿐만 아니라 더 적절한 치료 계획 수립을 통한 환자 케어에도 적용할 계획입니다.

6. 커뮤니케이션 개선

머신러닝 시스템은 소위 감성 분석을 적용하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. 텍스트의 주관성을 찾아 언어 분석을 통해 의미를 추출합니다.

커뮤니케이션 수준의 머신러닝 애플리케이션은 번역을 위한 언어 감지도 가능하게 합니다. 마찬가지로 음성 인식과 텍스트 변환도 머신러닝 적용으로 크게 개선되고 있습니다.

7. 보안

머신러닝은 여러 분야에서 안전을 개선할 수 있는 서비스로 이해됩니다. 따라서 이 기술을 보안 카메라 녹화에서 가장 관련성 높은 정보 감지(예: 사람이 장면에 들어올 때 얼굴 감지 및 인식, 여러 프레임에서 동일 인물 존재 감지)에 적용할 수 있습니다.

8. 산업 수준의 머신러닝 애플리케이션

데이터에서 가치를 추출하고, 예측하고, 솔루션을 제안하는 머신러닝 애플리케이션의 능력은 산업에도 큰 영향을 미칩니다. 비용 절감, 프로세스 최적화, 더 안전하고 원활한 운영은 인공지능이 산업 환경에 가져올 수 있는 개선 사항입니다.

예를 들어, 많은 산업이 이미 예측 유지보수를 위해 머신러닝을 적용합니다. 기계 자체가 생산 중단을 초래하는 고장이 발생하기 전에 반응할 수 있게 됩니다.

9. 스마트 시티를 위한 머신러닝 애플리케이션

많은 지자체가 도시의 문제를 감지하고 그에 따라 솔루션을 개발하기는 매우 어렵습니다. 머신러닝 덕분에 이러한 시스템은 비디오 녹화부터 소셜 미디어 댓글까지 대량의 데이터(구조화 및 비구조화)를 관리하고, 수집된 모든 데이터를 분석하여 각 문제에 대한 구체적인 솔루션을 찾는 데 도움을 줍니다. 모든 솔루션이 유사한 문제에 효과적인 것은 아니기 때문입니다. 이 모든 것을 통해 UNE 178108:2017 지능형 도시 표준( IoT 노드로 간주되기 위한 특정 요건 요구) 준수가 가능합니다:

• 수평성
• 상호운용성
• 개방성
• 확장성
• 보안

Nexus Integra 같은 플랫폼은 이미 산업에 AI와 머신러닝을 가능하게 합니다. 이 시스템은 IoT와 빅데이터 같은 기술을 결합하여 수천 개의 데이터(실시간 및 과거 데이터)로 ML 시스템을 공급하여 산업이 직관적인 단일 플랫폼을 통해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있게 합니다. 또한 ML Nexus Integra 모듈로 머신러닝 알고리즘의 생산성을 간단하게 관리하고 전체 생산 공정에 쉽게 통합할 수 있습니다.