2024년에 따라야 할 머신러닝 개발 가이드

머신러닝에 대해 읽으면 무엇이 떠오르나요? 머신러닝 개발은 학습에 집중하는 기계만큼 간단합니다.

그러나 정의가 이 작은 설명에만 국한되어 있습니까?

디지털 산업의 기술 발전은 AI/ML 알고리즘을 활용합니다. 그리고 이러한 추세와 기술은 다양한 분야의 비즈니스 산업에 새로운 이점을 가져왔습니다.

보고서에 따르면, 2028년까지 글로벌 플랫폼의 머신러닝 시장 규모는 약 313억6000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 따라서 이러한 통계는 머신러닝 전술이 다양한 방식으로 많이 활용되고 있음을 나타냅니다.

따라서 귀하의 비즈니스에 포함시킬 새로운 기계 학습 개발 동향을 찾고 싶다면 이 블로그를 자세히 살펴보세요.

디지털 시장의 머신러닝 개발 개요

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 비즈니스 부문에서 널리 사용되는 기술입니다. 그러나 머신러닝은 기계가 이전 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 AI의 일부입니다. 따라서 추가 명령 없이는 어떤 결정도 내릴 필요가 없습니다. ML의 알고리즘은 예측을 훨씬 뛰어넘습니다. 보고서에 따르면 글로벌 머신러닝 개발 시장은 2029년까지 연평균 성장률(CAGR) 38.8%로 성장해 2,099억 1천만 달러에 달할 것입니다.

지능적인 의사결정 프로세스를 지원하는 다양한 알고리즘도 있습니다. 따라서 비즈니스 조직이 아닌 직원에게도 머신러닝은 필수적입니다. ML 전문가의 수가 증가함에 따라 통합을 통해 관리팀의 모든 것이 쉬워졌습니다.

머신러닝 개발의 중요성

요즘 '데이터는 돈이다'라는 유명한 말처럼, 데이터는 시대를 초월한 강력한 도구가 되었습니다. 초기에는 논문 출석이 추세였지만 지금은 펀치를 던질 때입니다. 따라서 기존 관행에서 새로운 관행으로의 전환은 큰 과정이 아니었습니다.

최신 데이터 기반 의사결정은 비즈니스에 수익에서 이익으로, 그리고 투자자에게 의사결정을 제공합니다. 머신러닝은 기업의 미래 능력을 실현하는 열쇠입니다. 또한 진행 중인 디지털 시장에서 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다.

기계 학습 통합의 이점

1. 개인화

모든 비즈니스는 사용자가 언제든지 연결할 수 있도록 고유한 시장 정체성을 가지고 있어야 합니다. 여기에서 ML 기술을 사용하여 고객과의 연결을 시작할 수 있습니다. 미래 지향적 기술인 ML은 비즈니스를 다양한 방향으로 성장시킬 수 있는 맞춤형 사용자 추천을 제공합니다.

2. 예측

머신러닝은 비즈니스에서 사용하는 모든 것에 대해 원활한 예측을 얻을 수 있는 최고의 기술입니다. 향후 개발 동향을 예측하기 위해 다가오는 이벤트에 대한 정보를 얻는 데 도움이 됩니다. 그리고 이러한 기대는 디지털 시장 경쟁에서 우위를 유지하는 데 도움이 됩니다. 예측을 통해 비즈니스 위험에 대처할 수도 있습니다.

3. 자동화

반복적인 비즈니스 업무가 인간에게 바쁜 시간이 될 때가 있습니다. 따라서 비즈니스 프로세스 속도와 성능을 최적화하려면 제한된 시간 내에 복잡한 작업에 집중하는 머신러닝이 최선의 선택입니다. 또한 ML을 통해 데이터 세트를 처리하여 빠른 속도로 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

머신러닝 개발 활용 사례

온라인 사용자는 어떤 방식으로든 머신러닝에 직면합니다. 가장 일반적인 예로는 제품 또는 콘텐츠 추천이 있습니다. Google 검색 엔진을 탐색하든 YouTube에서 동영상을 검색하든 ML 알고리즘이 선택에 도움이 된다는 점을 알아두세요.

또 다른 예로는 Apple의 Siri, Amazon의 Alexa 또는 Google Assistant와 같은 가상 비서가 있습니다. 이들은 자동 음성 인식(ASR)과 컴퓨터 음성 인식을 사용하여 사람의 말을 서면 형식으로 번역합니다. 이제 웹사이트에서 더 나은 탐색을 제공하고 고객의 질문에 답변할 수 있는 여러 챗봇을 볼 수도 있습니다.

Open AI의 GPT-3에 대해 알고 계시나요? 이는 영어 기사를 학습하고 텍스트 프롬프트에 대한 답변을 생성하는 신경망입니다. 비즈니스 성과를 향상시키는 데 도움이 되는 ML의 산업별 용도는 다음과 같습니다.

1. 전자상거래 및 소매

기계 학습은 비즈니스 조직이 수익, 공급 및 기타 요소를 계획할 수 있도록 향후 판매를 예측합니다. 이 기술은 또한 대량의 데이터, 메모리 및 계산 시간 제한을 처리합니다.

사업주들은 개인화 및 재고 관리를 위해 컴퓨터 비전을 사용할 수 있습니다. 기계 학습은 사기를 감지하고 추천 시스템을 위해 실시간 소비자를 참여시켜 광고 및 가격 책정 서비스를 맞춤화합니다.

2. 이러닝

머신러닝은 학습 경험을 맞춤화하고, 학생의 성과를 개선하고, 교육 리소스를 최적화하여 교육에 혁신을 가져옵니다. 기계 학습을 사용하면 데이터 양을 분석하여 추세와 패턴을 찾을 수 있습니다.

또한 이 기술을 통해 교육자는 학생의 요구 사항을 지시하고 학습자를 위한 목표 개입을 제공할 수 있습니다. 기계 학습은 일정 예약 및 채점과 같은 관리 작업도 자동화할 수 있습니다.

3. 헬스케어

기계 학습은 의료 기관이 시각 보조 장치, 의료 이미지 분석 및 가상 간호를 사용하여 치료, 진단 및 환자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.

첨단 기술은 수술 시 소리 및 음성 음소거를 인식하는 데도 도움이 됩니다. 의약품 생산 회사는 기계 학습을 사용하여 제조 실험에서 약물을 발견합니다.

4. 금융

금융 서비스 회사는 위험 평가, 맞춤형 뱅킹, 알고리즘 거래, 고객 서비스 등을 위해 기계 학습을 사용합니다.

또한 사기로부터 보호하기 위해 신용카드 방어 및 이상 탐지에도 도움이 됩니다.

5. 보험

보험 회사는 고객의 필요와 다른 보험 상품에 대한 다른 사용자의 경험에 따라 고객에게 선택권을 제공합니다.

기계 학습은 청구 처리 및 인수에 도움이 됩니다.

6. 공급망 및 물류

기계 학습 시스템을 통해 물류 및 공급망 회사는 교통 관리, 생산성, 창고 최적화 및 승객 안전을 개선할 수 있습니다.

ML 기술은 교통 모니터링, 운전자 지원, 정확한 지연 예측, 예측 유지 관리와 같은 서비스도 제공합니다.

머신러닝 기술의 이점과 과제

머신러닝은 산업과 회사에 필요한 많은 서비스를 제공합니다.

또 뭔데.

이 기술은 다양한 기사에서 필수 정보를 효과적이고 훨씬 빠르게 찾아냅니다.

이익

비즈니스 작업에 기계 학습을 구현하는 조직의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 시간 절약 : 머신러닝 문서 검색을 통해 질문과 관련된 수천 개의 텍스트에서 답변을 검색할 수 있습니다.
• 비용 효율성 : 이 기술은 예측 모니터링 및 예방 조치를 제공하여 유지 관리 장비 비용을 절약합니다.
• 생산성 향상 : 기계 학습은 예측 모델링 및 수요 예측을 사용하여 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있습니다 .
• 사용자 경험 : 챗봇과 가상 비서가 고객의 요청을 신속하게 해결할 수 있습니다.고객 데이터 분석을 사용하여 맞춤형 제안을 보낼 수 있습니다.
• 기존 비즈니스 과제를 위한 최신 솔루션 : 기존 비즈니스 개발이 비용이 많이 들고 복잡해지면 머신러닝은 기존 프로그래밍 시스템의 한계를 뛰어넘습니다.

도전과제

많은 이점에도 불구하고 머신러닝은 완벽하지 않습니다. 다음은 몇 가지 과제입니다.

• 개인 정보 보호 : 기계 학습 알고리즘의 높은 복잡성은 AI 분야의 주요 문제입니다.알고리즘을 훈련하고 개선하려면 많은 양의 데이터가 필요하며 이는 개인 정보 보호 위험이 있습니다. 또한 고객은 데이터의 안전에 대해 우려하고 있습니다.
• 기계 학습 편향 : 데이터 세트에 대해 훈련된 ML 알고리즘이 모집단을 제외하거나 실수를 포함하는 경우 부정확하거나 차별적인 세계 모델을 생성할 수 있습니다.예를 들어 Amazon의 AI 채용 도구는 데이터 사전 처리가 불량하여 의도하지 않은 편견을 가지고 있습니다.
• 정렬 : 일부 웹 전문가들은 AI 기술이 인류 전체를 파괴할 것이라고 우려하고 있습니다. 그리고 가장 나쁜 점은 너무 늦을 때까지 그것이 오는 것을 볼 수도 없다는 것입니다. AI 개발을 늦추자고 많은 사람들이 청원하고 있습니다.

2024년에 따라야 할 머신러닝 트렌드

Grand View Research(GVR)에 따르면, 인공지능(AI)의 글로벌 시장 규모는 2030년에 1조 8천억 달러로 확대될 것입니다.

다음은 기계 학습에서 향후 몇 년 동안 기대할 수 있는 주요 동향입니다 .

#트렌드 1 - 에이전트 인공 지능

최신 모델에는 인간 입력의 반응이 필요합니다. 그러나 반응형 모델에서 사전 대응형 모델로 전환되고 있습니다. 따라서 고급 AI 에이전트는 간섭 없이 목표를 설정하기 위해 그에 따라 행동합니다.

예를 들어, 산불의 의심스러운 징후를 감지하는 모니터링 시스템이나 동적 실시간으로 투자 포트폴리오를 관리하는 금융 대리인이 있습니다.

#트렌드 2 - 오픈소스 머신러닝

인공 지능의 민주화는 오픈 소스 모델의 등장과 함께 계속됩니다. Github의 데이터 소스는 생산적인 AI 프로젝트에 대한 제작자 참여의 물결을 발견했습니다.

오픈소스 AI는 비용을 절감하고 명확성을 장려하지만 오용에 대한 우려는 계속됩니다.

#트렌드 3 - 다중 모드 기계 학습

새로운 최신 AI는 텍스트 작성, 인벤토리 최적화, 게임 플레이와 같은 작업을 수행하는 데 적합합니다. 그러나 앞으로 몇 년 안에 상황이 바뀔 것입니다.

OpenAI의 GPT-4는 텍스트, 사운드, 그림을 처리하여 곧 출시될 다른 모델을 통해 인간의 감각 능력을 모방합니다.

#트렌드 4 - 섀도우 AI

Shadow AI는 비즈니스 조직 내에서 AI를 무단으로 사용하는 행위로도 알려져 있습니다. 사용자가 머신러닝에 더 쉽게 접근할 수 있게 되면서 섀도우 AI가 위협받고 있습니다. 기술 전문가들은 이제 데이터 개인정보 침해에 대해 우려하고 있습니다. 이제 기업은 자신과 고객을 보호하기 위해 AI 기술 정책을 도입할 것입니다.

#트렌드 5 - 머신러닝 보안 위험 및 윤리

머신러닝에는 많은 윤리적 문제가 포함됩니다. 그 중 일부는 딥 페이크, 랜섬웨어, 피싱 공격입니다. 그리고 2024년과 향후 몇 년 동안 우리는 기술 발전에 대한 이러한 우려를 더 많이 보게 될 것입니다.

#트렌드 6 - 머신러닝에 대한 요구사항

AI 및 머신러닝 인재는 2024년에도 계속해서 급증할 것입니다. 가장 요구되는 직위는 다음과 같습니다.

• MLOps
• ML 프로그래밍
• 데이터 과학
• 데이터 분석
• 운영

#트렌드 7 - 개인화된 기업 생성 모델

ChatGPT와 같은 큰 도구가 소비자의 관심을 끌면서 기업은 맞춤형 모델로 기울고 있습니다. 이러한 모델은 의료 및 금융과 같은 필수 틈새 시장에 맞게 조정되었으며 개인 정보 보호 및 효율성을 제공합니다.

마지막 줄

머신러닝은 여전히 ​​새로운 기술로 간주됩니다. 비즈니스 조직은 머신러닝을 구현하여 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있는 여러 기회를 활용할 수 있습니다.

기술은 생각보다 저렴한 경우가 많습니다. 딥러닝 알고리즘을 처음부터 훈련하려면 많은 작업이 필요합니다. 그러나 오늘날에는 개발 시간이 더 적게 필요한 패키지형 인공 지능 솔루션이 있습니다. 이를 통해 ML 개발 프로세스의 5단계로 건너뛸 수 있습니다.

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