다가오는 기계 학습 개발자이거나 기계 학습을 활용하여 프로세스의 번거로움을 제거하려는 기업이라면 올해를 확실히 지배하고 널리 구현될 가능한 ML 동향을 살펴보는 것이 중요합니다.
다음은 올해와 그 이후의 주요 머신러닝 개발 동향입니다.
1. 디지털 데이터의 정규화
기업은 매일 다양한 소스에서 엄청난 양의 데이터를 수집하며 그 중 극히 일부만이 유용하고 구조화되어 있으므로 사용 가능한 데이터를 정규화하는 것이 중요합니다. ML 알고리즘에서 실행되는 AI 소프트웨어를 사용하도록 클라우드 솔루션과 데이터 센터를 설정하면 이는 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다.
기계 학습 개발 서비스를 통해 기업은 기능적이고 중요한 데이터를 활용하는 동시에 나머지 대량 데이터를 데이터베이스에서 제거할 수 있습니다. 금융, 은행, 전자상거래 등의 산업에서는 ML 기반 솔루션을 통합하면 데이터 관리가 향상됩니다.
2. 음성 검색을 위한 머신러닝
최근 연구에 따르면 미국 내 약 1억 1,200만 명의 사람들이 다양한 검색 요구 사항을 충족하기 위해 음성 도우미를 사용하는 것으로 나타났습니다. 이를 통해 다양한 대규모 및 SMB의 웹사이트와 애플리케이션에서 음성 도우미가 구현될 것이라는 점을 분명히 알 수 있습니다.
또한 Siri, Cortana, Google Assistant, Alexa 등과 같은 스마트 음성 앱 및 장치의 등장으로 더 많은 기업이 자체 음성 기반 제품을 만드는 데 집중할 것이며 더 중요하게는 이를 비즈니스에 통합할 것입니다. 이를 통해 더 많은 기업이 비즈니스 성장을 위한 맞춤형 ML 솔루션을 구축하기 위해 머신러닝 개발자를 고용하게 될 것입니다.
3. ML을 통한 차세대 마케팅
마케팅은 기업의 성공과 실패를 결정짓는 중요한 요소입니다. 온라인 사용자 수가 많기 때문에 회사의 성공은 마케팅 캠페인에서 ML 솔루션을 얼마나 효과적으로 활용하는지에 따라 결정됩니다.
회사가 예측 분석 및 딥 러닝을 지원하는 ML 솔루션을 활용할 수 있는 경우 패턴을 생성하면 마케팅 팀이 고객 확보의 특정 단계에서 어떤 결정을 내려야 하는지 쉽게 알 수 있습니다. ML 솔루션(예: 소프트웨어, 애플리케이션 등) 개발을 위해 신뢰할 수 있는 기계 학습 개발 회사를 고용하면 회사가 마케팅 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.