기계 학습의 장점과 단점을 자세히 살펴보겠습니다. 다음을 포함하여 많은 직함이 기계 학습에 포함됩니다. 비즈니스 관리자, 데이터 과학자및 DevOps 엔지니어. 에 대한 좋은 이해 기계 학습 수명 주기는 리소스를 올바르게 할당하고 현재 위치를 결정하는 데 도움이 됩니다. 괜찮아요; 기계 학습 혜택은 이러한 노력에 대해 큰 보상을 제공할 것입니다. 우리는 당신이 볼 수있는 포괄적 인 기사가 있습니다 머신러닝의 역사 시작하기 전에.

2022년 비즈니스를 위한 기계 학습 이점

요즘 "머신 러닝"이라는 용어를 많이 듣습니다. 빅 데이터. 예측을 하고 더 나은 결정을 내리도록 지원함으로써 어려움을 해결하고 비즈니스에 도움이 될 것을 약속합니다.

기계 학습은 수십 년 동안 있었지만 빅 데이터 시대에 이런 종류의 인공 지능 그 어느 때보다 중요합니다. 설명이 뭐에요? 간단히 말해서 기업은 우리 기술로 생성된 엄청난 양의 데이터를 필터링하고 활용하는 데 도움이 필요합니다. 기업은 기계 학습 기술을 사용하여 대량의 데이터를 신속하게 처리하는 자동화된 모델을 개발하고 이를 적용하여 문제를 해결하는 방법을 "학습"할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 인공 지능과 기계 학습이 인기를 끌었습니다. 우리 모두는 깨닫지도 못한 채 ML을 본 적이 있습니다. 이메일 제공업체의 스팸 탐지는 가장 일반적인 예 중 하나이며 Facebook의 '이미지' 또는 '얼굴' 태깅은 또 다른 예입니다. Gmail은 자연어 처리를 사용하여 스팸 용어를 식별하는 반면 Facebook은 이미지(얼굴) 인식 기술을 사용하여 사진에 자동으로 태그를 지정합니다. 비즈니스를 위한 AI 및 ML에는 몇 가지 이점이 있습니다. 이제 몇 가지 기계 학습 이점을 살펴보겠습니다.

트렌드와 패턴을 쉽게 식별

기계 학습은 많은 양의 데이터를 검사하고 사람이 알아채지 못하는 특정 경향과 패턴을 발견할 수 있습니다. Amazon과 같은 전자 상거래 비즈니스의 경우 고객의 요구 사항에 맞는 적절한 상품, 거래 및 알림을 제공하기 위해 고객 탐색 행동과 구매 내역을 이해하는 것이 중요합니다. 검색 결과를 활용하여 관련 광고를 표시합니다.

제품 마케팅을 단순화하고 정확한 판매 예측 지원

ML은 항목을 보다 효과적으로 홍보하고 보다 정확한 판매 예측을 한다는 측면에서 기업에 여러 가지 이점이 있습니다. 가장 중요한 기계 학습 이점 중 하나입니다. 영업 및 마케팅 부서는 ML에서 상당한 이익을 얻고 있으며 가장 중요한 이점은 다음과 같습니다.

무제한 소스의 대량 데이터 소비

ML은 원하는 복잡한 데이터를 모두 사용합니다. 고객 행동 패턴에 따라 소비된 데이터를 정기적으로 활용하여 판매 및 마케팅 방법을 평가하고 변경할 수 있습니다. 모델이 학습되면 관련성이 높은 변수를 발견할 수 있습니다. 결과적으로 시간 소모적인 연결을 제거하여 집중된 데이터 피드를 수신할 수 있습니다.

신속한 분석 예측 및 처리

ML은 관련 데이터를 빠른 속도로 처리하고 식별할 수 있으므로 적시에 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어 ML은 고객의 가능한 최상의 후속 제안을 최적화합니다. 결과적으로 귀하의 고객은 계획을 세우고 올바른 광고가 표시되는지 확인하는 데 시간을 할애하지 않고도 언제든지 최상의 제안을 볼 수 있습니다.

과거 고객 행동 해석

ML을 사용하면 이전 행동 또는 결과의 데이터를 해석할 수 있습니다. 결과적으로 새롭고 뚜렷한 데이터를 기반으로 뛰어난 고객 행동 예측을 할 수 있습니다.

사람의 개입이 필요하지 않음(자동화)

ML을 활용하는 동안 프로젝트를 지켜볼 필요가 없습니다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 함을 의미하기 때문에 스스로 알고리즘을 개발하고 예측할 수 있습니다. 바이러스 백신 소프트웨어가 이에 대한 예입니다. 새로운 위험이 발견되면 차단하는 방법을 알아냅니다. ML은 스팸 식별에도 능숙합니다.

고객평생가치 예측

오늘날의 마케팅 담당자는 고객 평생 가치를 결정하는 것을 포함하여 몇 가지 주요 어려움에 직면해 있습니다. 기업은 중요한 비즈니스 통찰력을 생성하는 데 활용할 수 있는 방대한 양의 데이터에 액세스할 수 있습니다. ML 및 데이터 마이닝은 조직이 소비자 행동, 구매 패턴을 예측하고 인터넷 활동 및 구매를 기반으로 개별 소비자에게 가능한 최상의 제안을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

스팸 감지

ML을 사용한 스팸 탐지는 오랫동안 사용되어 왔습니다. 이메일 서비스 제공업체는 이전에 스팸을 필터링하기 위해 기존의 규칙 기반 접근 방식을 사용했습니다. 반면에 스팸 필터는 이제 인공 신경망을 사용하여 스팸 및 피싱 이메일을 식별함으로써 새로운 규칙을 개발하고 있습니다. 가장 많이 사용되는 기계 학습 이점 중 하나입니다.

지속적인 개선

기계 학습 알고리즘의 가장 중요한 장점 중 하나는 시간이 지남에 따라 더 좋아질 수 있다는 것입니다. 기계 학습 알고리즘은 처리하는 데이터의 양이 계속 증가하기 때문에 효율성과 정확성이 향상됩니다. 이를 통해 알고리즘이나 프로그램은 더 많은 "경험"을 얻을 수 있으므로 더 나은 판단이나 예측을 할 수 있습니다.

이러한 품질 향상은 기상 예측 모델을 포함한 많은 영역에서 분명합니다. 예측은 과거 날씨 패턴 및 이벤트를 기반으로 합니다. 그 후에 일어날 가능성이 가장 높은 일을 예측하는 데 사용됩니다. 데이터 세트에 데이터가 많을수록 예측이 더 정확해집니다. 이와 동일한 기본 아이디어는 의사 결정 알고리즘 및 기타 유형의 권장 사항에도 적용됩니다.

다차원 및 다양한 데이터 처리

ML 알고리즘은 동적이거나 불확실한 상황에서 다차원 및 다층 데이터를 효과적으로 처리합니다.

다양한 애플리케이션

당신은 웹 상인이나 의료 사업이 될 수 있으며 기계 학습을 유리하게 사용할 수 있습니다. 그것은 소비자에게 훨씬 더 개인화된 경험을 제공하는 동시에 그것이 적용되는 적절한 사람들을 타겟팅할 수 있습니다.

더 빠른 의사 결정: 

머신 러닝은 기업이 그 어느 때보다 빠르게 데이터를 분석하고 처리할 수 있도록 함으로써 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다. 예를 들어 기계 학습 기반 소프트웨어는 회사 보안 환경의 이상을 식별하고 데이터 유출이 있을 때 회사의 기술 팀에 신속하게 알릴 수 있습니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 조직이 소비자 정보를 보호하고 평판을 유지하며 비용이 많이 드는 시정 조치를 피할 수 있도록 효과적인 복구 솔루션을 신속하게 평가할 수 있습니다. 가장 중요한 기계 학습 이점 중 하나입니다.

제품 추천

고객에게 상품을 추천하는 것은 모든 영업 및 마케팅 계획, 특히 상향 판매 및 교차 판매에 매우 중요합니다. ML 알고리즘은 고객의 구매 내역을 분석하고 해당 정보를 사용하여 소비자가 관심을 갖는 제품 재고 항목을 식별합니다. 유사 제품은 알고리즘에 의해 식별된 반복 패턴을 기반으로 클러스터로 그룹화됩니다.

기계 학습은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 모음입니다. 특히 비지도 학습은 ML 기술의 한 유형입니다. 이와 같은 모델을 통해 기업은 고객에게 더 나은 제품을 추천할 수 있으므로 매출이 증가합니다. 이러한 방식으로 비지도 학습은 우수한 제품 기반 추천 시스템을 개발하는 데 도움이 됩니다.

재무 분석

ML은 많은 양의 정확한 기록 데이터로 인해 재무 분석에 사용될 수 있습니다. ML은 이미 포트폴리오 관리, 자동 거래, 대출 인수 및 사기 탐지를 위해 금융 분야에서 사용되고 있습니다.

그러나 금융 분야에서 ML의 향후 응용 프로그램에는 보안, 고객 서비스 및 감정 분석을 위한 챗봇 및 기타 대화형 인터페이스가 포함될 것입니다.

이미지 인식

컴퓨터 비전이라고도 하는 이미지 식별은 사진 및 기타 고차원 데이터에서 숫자 및 기호 정보를 추출하는 기능입니다. 마이닝, 기계 학습, 패턴 인식 및 데이터베이스 지식 발견은 마이닝을 수반합니다. 이미지 분석에서 ML을 사용하는 것은 의료 및 운송을 포함한 다양한 분야의 비즈니스에 매우 중요합니다.

의료 진단

MIMS는 더 나은 진단 장비와 효과적인 치료 옵션을 사용하여 환자 건강을 개선하고 비용을 절감하는 데 필요한 도구를 의료 기관에 제공했습니다. 이제 의학에서 거의 모든 진단을 내리고, 재입원을 예측하고, 약물을 처방하고, 고위험 환자를 식별하는 데 활용됩니다. 이러한 예측 및 통찰력은 환자가 나타내는 증상을 고려하면서 환자 기록 및 데이터 세트에서 도출됩니다. 가장 유망한 기계 학습 이점 중 하나입니다.

사이버 보안 개선

인공 지능(AI)과 기계 학습은 사이버 보안 위협의 증가로 인해 점점 더 중요해지고 있습니다. 기계 학습은 AI의 주요 문제 중 하나인 조직의 사이버 보안을 강화하는 데 사용될 수 있습니다. 여기에서 ML을 통해 현대 제공업체는 알려지지 않은 위험을 빠르고 효과적으로 식별하는 새로운 기술을 개발할 수 있습니다.

기계 학습의 단점

기계 학습은 그것이 제공하는 이점이 아무리 많더라도 완벽하지 않습니다. 다음은 몇 가지 단점입니다.

데이터 수집

이를 훈련시키기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요합니다. 편견이 없고 품질이 좋아야 합니다. 새로운 데이터가 도착하여 다운로드되기를 기다리는 동안 알고리즘이 지연될 수도 있습니다.

시간과 자원

ML 기술을 충분히 개발하려면 시간과 리소스가 필요합니다. 따라서 그들의 결과는 지금 완벽하지 않습니다.

결과 해석

또 다른 문제는 알고리즘으로 얻은 결과를 제대로 이해하는 능력입니다. 의도한 목적에 맞는 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

높은 오류 민감도

기계 학습은 실수에 취약합니다. 범위를 좁히기 위해 작은 데이터 세트로 모델을 교육한다고 가정합니다. 편향된 훈련 세트의 결과로 편향된 예측을 얻게 됩니다. 그 결과 고객은 관련 없는 광고를 보게 됩니다. ML의 경우 이와 같은 오류는 오랜 기간 동안 눈에 띄지 않는 끝없는 문제 체인으로 이어질 수 있습니다. 그리고 소스가 발견되면 소스를 찾아서 수정하는 데 상당한 시간이 걸립니다.

가격 

이러한 기술의 발전에 필요한 자금은 상당합니다. 여정의 각 단계에서 성공하려면 돈이 필요합니다. 시작하려면 알고리즘을 만드는 엔지니어 팀이 필요합니다. 그런 다음 사람들에게 기계 학습 언어를 말하고 프로세스를 실행하는 방법을 가르치는 문제가 있습니다. 마지막으로 이 목적을 위해 설계된 특수 기계가 필요합니다. 그리고 이 모든 것은 말할 것도 없이 일반적으로 다소 비쌉니다.

ML은 모든 프로젝트에 특화되어야 합니다.

마지막으로, 각 거래에는 요구 사항에 맞는 맞춤형 시스템이 필요합니다. 이는 의료 분야가 제조업과 마찬가지로 고유한 특성을 가지고 있음을 의미합니다. 결과적으로 높은 전문화는 모든 부문에 대한 디자인을 개발하기 위해 훈련된 전문가가 필요합니다. 앞서 언급한 바와 같이 시간과 비용이 많이 듭니다.

기계 학습의 예

기계 학습은 이미 우리 삶의 일부이며 우리가 듣는 음악부터 우리가 고용하는 사람들에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칩니다. 그렇다면 ML은 어떻게 할까요? 기계 학습 이점의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

음악 추천

음악 추천은 우리가 매일 보는 기계 학습의 가장 빈번한 예 중 하나입니다. 예를 들어 Spotify 및 Apple Music에서 아티스트 제안을 제공할 수 있습니다. 추천 알고리즘은 당신이 과거에 들었던 것을 고려하고 블로그와 기사에서 자주 논의되는 아티스트에 관한 데이터를 고려합니다. 가장 인기 있는 기계 학습 혜택 중 하나입니다.

기계 학습 방법은 당신이 지금 즐기는 것과 비슷한 다른 뮤지션을 추천할 수 있습니다.

부동산 평가

머신 러닝 알고리즘은 부동산의 특성과 해당 지역의 유사 주택 판매에 대한 가용 데이터를 분석하여 Zillow 및 Redfin과 같은 웹사이트의 부동산 현재 가치를 추정합니다.

검색 엔진 결과

Google에서 검색하면 회사의 기계 학습 알고리즘이 사용자의 행동을 분석하여 향후 결과 표시를 개선합니다. 예를 들어 Google 첫 페이지 상단에 있지 않은 웹사이트에서 상당한 시간을 보냅니다. 알고리즘은 미래에 유사하거나 연관된 쿼리에 대해 더 높게 승격할 것입니다.

당신은 볼 수 있습니다 흔하지 않은 기계 학습 예제 어떻게되었는지 확인합니다.

기계 학습의 미래

지난 1.41년 동안 기계 학습과 인공 지능(AI) 기술은 더 이상 공상 과학 소설의 주제가 아닙니다. 그들은 이미 우리가 다양한 목적을 위해 거대한 데이터베이스를 이해하고 활용하는 방법에 상당한 변화를 일으키고 있는 XNUMX억 XNUMX천만 달러 규모의 비즈니스입니다. ML과 AI의 차이점을 알고 싶다면 다음을 확인하십시오. 기계 학습 대 인공 지능 비교.

에 따르면 헬로믹스 연구에 따르면 글로벌 AI 산업은 20년까지 2025억 달러로 확장될 것으로 예상됩니다. 성장 가능성을 제시하는 것은 AI만이 아닙니다. 기계 학습은 오랜 산업에도 혼란을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. Gartner에 따르면 인공 지능 및 기계 학습 분야는 2.3년까지 2022만 개의 새로운 일자리를 창출할 것입니다. 머신러닝 엔지니어링 더 많은 관련 직업이 증가하고 있습니다.

Netflix의 추천 시스템에서 자율 주행 자동차에 이르기까지 많은 신기술이 이제 기계 학습으로 구동됩니다. 조직이 면밀히 살펴봐야 할 때입니다. 기계 학습 기술은 우리의 개인 및 직업 생활과 비즈니스의 기본 프로세스에서 점점 보편화되고 있습니다. 당신은 그것에 대한 준비가 되셨습니까?