기계 학습 솔루션은 여러 기계 학습 알고리즘이 결합되어 인공 지능을 생성하는 인공 지능의 세분화로 간주될 수 있습니다. 그러나 이러한 알고리즘 중 일부는 전화 응답에서 이미지 인식에 이르기까지 특정하고 제한된 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 

머신 러닝 (ML) 솔루션은 일반적으로 적응력, 선택할 수 있는 응답의 제한된 다양성, ML이 실수로부터 배울 수 있는 상황에서 사용됩니다. 

적응형 기계 학습 솔루션은 매우 역동적일 수 있으며 스팸 인식에서 챗봇 및 가상 개인 비서 지원에 이르기까지 다양한 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

에 따르면 MIT 교수 토마스 W. 말론, “지난 10~XNUMX년 사이에 머신 러닝은 AI의 대부분이 수행되는 가장 중요한 방식인 중요한 방식이 되었습니다. 그래서 일부 사람들은 AI와 머신 러닝이라는 용어를 거의 동의어로 사용합니다. 현재 AI의 발전 대부분은 머신 러닝과 관련되어 있습니다.”

머신 러닝 솔루션은 현재 다양한 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 사용되고 있지만 여전히 새로운 용도가 발견되고 있습니다. 또한 다음을 사용하여 기계 학습 알고리즘 서비스를 제공하는 것은 오래된 비즈니스 모델을 변경하고 새로운 비즈니스 모델의 생성을 촉진할 것입니다. 이는 결과적으로 비즈니스를 발전시켜 더 효율적이고 수익성이 있게 만들 수 있습니다. 

성공적인 머신 러닝 솔루션의 생성은 특정 문제 또는 비즈니스 기회를 인식하는 것에서 시작됩니다. 

입력 데이터를 사용하여 수동으로 프로그램을 생성하여 출력을 생성하는 기존 프로그래밍과 달리, 기계 학습 입력 데이터와 출력 데이터를 사용하여 프로그램을 만듭니다. 머신 러닝의 발전이 계속됨에 따라 그 사용 범위와 적용 범위도 확장될 것입니다. 

중요한 질문은 "머신 러닝 솔루션이 매출과 수익성을 향상시킨다면 투자가 자체적으로 비용을 지불하는 데 얼마나 걸립니까?"입니다.

기성 기계 학습 솔루션

대부분의 "기성품" ML 접근 방식은 설치 및 사용이 쉽습니다. 기성 도구는 다운로드 버튼을 클릭한 다음 소프트웨어가 다운로드될 때까지 잠시 기다리면 됩니다. 매우 간단하지만 불행히도 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

• 지루한 반복: 작업을 수행하려면 동일한 작업을 수동으로 여러 번 반복해야 할 수 있습니다. 일부 ML 솔루션에는 "대량 다운로드" 또는 "대량 업로드" 옵션이 포함되어 있지만 모두가 그렇지는 않습니다.
• 수동 저장: ML 작업이 훨씬 더 긴 단계의 작은 부분인 경우 데이터 저장을 수동으로 수행해야 할 수 있으며 이는 시간이 많이 소요됩니다.  

기성 소프트웨어는 필요한 서비스 범위를 거의 제공하지 않으며 일정 수준의 사용자 지정이 필요할 수 있습니다. 프로젝트가 독특할수록 기성 솔루션이 존재할 가능성은 낮아집니다. 머신 러닝의 더 일반적인 용도는 다음과 같습니다. 

• 스팸 인식: 머신 러닝의 가장 기본적인 응용 프로그램 중 하나입니다. 이메일 공급자는 일반적으로 원치 않는 스팸을 필터링합니다. 그들은 ML 모델을 사용하여 인식 가능한 특성을 기반으로 스팸을 식별합니다. 신경망 콘텐츠 기반 필터링 프로세스를 사용하여 원치 않는 이메일을 스팸으로 분류합니다. (스팸, 스팸타이탄, 제로스팸)

• 제품 추천: 이러한 ML 시스템 전자 상거래 웹 사이트, 검색 엔진, 웹 및 모바일 앱에서 일관되게 사용됩니다. 유명 인터넷 소매업체(예: Amazon 및 eBay)는 종종 소비자의 이전 구매를 기반으로 한 추천 제품 라인업을 제공합니다. (clerk.io, 노스 토, 큐빗) 

• 이미지 인식: 깊은 학습 (머신 러닝의 하위 부문)은 이미지 및 비디오 인식에 사용됩니다. 이러한 머신 러닝 솔루션은 얼굴 인식, 객체 감지, 시각적 검색, 텍스트 감지, 로고 및 랜드마크 감지를 포함한 다양한 인식 작업에 사용됩니다. (인피비즈, 뷰아이, 알리바바 이미지 검색)

• 사기: 사기 은행 거래가 흔한 일이 되었습니다. 금융 분야의 머신 러닝 솔루션은 다양한 사기 행위를 식별하고 분리하는 매우 정확한 예측 ML 모델을 자동으로 구축하도록 개발되었습니다. (데이터바이저, 체로 치다, 사기 금지) 

• 수요 예측: 전자 상거래에서 제조, 운송에 이르기까지 다양한 산업에서 사용됩니다. 과거 데이터를 사용하여 ML 모델 및 알고리즘을 지원하여 제품, 전력, 서비스 및 사용량에 대한 수요를 예측합니다. ML 기반 수요 예측은 매우 정확하고 빠르며 투명해졌습니다. (성실, 페이릭스, 수요 예측)

• 가상 개인 비서: 이들은 음성 명령을 받아들이고 이해하며 전화 걸기, 약속 예약, 조명 끄기와 같은 간단한 작업을 수행할 수 있습니다. 가상 개인 비서는 자연어 처리, AI, 로봇 소프트웨어 자동화 및 여러 기계 학습 알고리즘을 사용하여 구두 명령을 이해하고 처리합니다. (시리, 아이시리, 미묘한 차이)

• 자동화된 고객 서비스: 여러 온라인 고객 상호 작용을 관리하는 것은 어려울 수 있으며 많은 비즈니스에서 좌절의 지점이 되었습니다. 이는 주로 기업이 매일 받는 문의 양을 처리하는 데 필요한 고객 지원 직원이 부족하기 때문입니다. (젠 데스크, 원데스크, Hubspot)

(위의 서비스 제공 업체는 제안이 아닌 예시입니다. 조사를 권장합니다.)

오픈 소스 머신 러닝 솔루션 액세스

효율성을 극대화하려면 명확하게 정의된 비즈니스 문제부터 시작하는 것이 중요합니다. 설명 프로세스의 일부로 "머신 러닝이 실제로 문제 해결에 도움이 될까요?"라는 질문을 해야 합니다. (기성품이든 새로 생성된 알고리즘이든 예상한 솔루션을 제공하지 않을 수 있음을 이해해야 합니다.)

GitHub는 대부분의 최신 오픈 소스 프로젝트의 중앙 위치 역할을 합니다. 과학자, 연구원, 기업체, 취미생활자는 다양한 솔루션을 제공하고 공유합니다. GitHub의 협업 연구원의 글로벌 커뮤니티를 지원하며 기계 학습 옵션을 연구할 때 유용할 수 있습니다.

이러한 ML 솔루션 중 다수는 잘 설계되었으며 전체 코드베이스 및 단계별 지침을 포함한 포괄적인 문서와 함께 제공됩니다. 

또한 코드베이스에 대한 액세스는 일반적으로 제한되지 않습니다(구독 또는 사용 단위 계약과 달리). 이를 통해 사용자는 솔루션 작동 방식을 이해하고 필요에 따라 조정할 수 있습니다. ML 코드는 조정되고 회사의 코드베이스와 병합될 수 있습니다.

If 제대로 설정, 기계 학습은 고객 문제 해결을 간소화하고 고객 만족도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

코드를 커스터마이징하려면 경험이 필요하고 커스터마이징이 클수록 더 많은 경험이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 오픈 소스 머신 러닝 솔루션은 매우 실용적인 리소스가 될 수 있습니다. 

Amazon SageMaker에 액세스

AWS 클라우드는 모든 기술 수준의 사람들이 기계 학습 기술을 사용하고 개발할 수 있는 기계 학습 서비스를 제공합니다. 이 서비스는 세이지 메이커 (더 이상 신규 회원을 받지 않거나 업데이트되지 않는 Amazon 기계 학습 서비스와 혼동하지 마십시오) 완전한 기계 학습 서비스를 제공합니다. 기계 학습 모델을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이있다 교육 가이드 함께 사용 가능 일부 코스. 

SageMaker 서비스는 사용 분당 요금이 청구됩니다. 선결제 약정 및 최소 수수료가 없습니다.

최대 포장

기계 학습 기술은 패턴을 인식하고 데이터에 액세스하며 행동을 해석할 수 있습니다. 고객의 고유한 질문을 해결하는 데 실제 사람을 모방하도록 설계된 고객 지원 시스템을 제공합니다. 기계 학습 솔루션은 음성을 단어로 효율적으로 번역한 다음 지능적인 응답을 제공하기 위해 인간의 언어 및 음성 변형으로 훈련됩니다.

첨단 기술을 개발하는 조직(신생 기업, 기술 회사 및 대학)은 기계 학습을 사용하는 새롭고 참신한 방법을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 몇 가지 새로운 개념은 다음과 같습니다.

• 직원 액세스 제어 자동화: Amazon은 자동화된 직원 액세스 제어를 개발하기 위해 Kaggle에서 기계 학습 콘테스트를 시작했습니다. 그들은 제한된 리소스에 대한 액세스 권한을 부여받아야 하는 직원을 예측할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 개발하려고 시도하고 있습니다.

• 동물 보호: 코넬 대학은 선박이 실수로 고래를 치는 것을 방지할 수 있도록 고래를 식별하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 

• 응급실 대기 시간 예측: 의료 기관은 응급실에 도착하는 환자의 대기 시간을 예측하기 위해 "Discrete Event Simulation"이라는 기계 학습 솔루션을 사용하기 시작했습니다.

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