머신러닝 구현을 통해 기업은 아직 이를 비즈니스에 구현하지 않은 경쟁업체보다 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 특히 로봇 프로세스 자동화, 딥 러닝, AI 등을 포함한 서비스를 통해 활용할 수 있는 것이 많습니다. 기계 학습 개발의 범위가 엄청나게 증가했으며 조직은 ML 솔루션을 비즈니스 실행에 통합하기 시작했습니다 복합기렌탈.
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.