[BP/IT] 기계학습. MS

BP's : 빅데이터가 확산되면서 기계학습(머신러닝) 부문도 주목받고 있다. 단어 자체가 주는 느낌이 좀 딱딱하고, SF 스러운데. 

실제 내용을 보니 기계학습은 생각보다 여러 곳에 사용되고 있었다. 그리고 알고리즘을 어떻게 짜느냐에 따라서 깜짝놀랄만한 일들을 만들기도 하고. 

활용성이 아주 많을 것 같다. 

기계학습이 빅데이터와 다른 점은 앞으로 일을 예측할 수 있다는 것이다. 사실 기존 IT는 사람이 정해준 것에 맞춰서 대량의 일들을 빨리 처리하는 것에 초점이 맞춰져 있지만

기계학습은 축적된 데이터를 가지고 새로운 상황을 판단할 수 있게 된다. 

기계 혼자서 생각하는 셈이다. 현재 기계는 문자와 같이 정형화된 정보는 인간보다 훨씬 빠르게 분간할 수 있다. 하지만 비정형화된 것. 예를 들면 개나 고양이를 구분하지는 못한다. 

0과 1로는 어떤 것이 개인지 고양이인지를 알 수 없는 것이다. 

또, 완전히 새로운 것. 개처럼 생긴 고양이라든지, 말처럼 생긴 사람 등을 구분할 수도 없다. 

그래서 구글과 MS 같은 곳들은 이런 정보까지 구분할 수 있도록 하는 기계학습 기술을 개발하고 있는데 이게 꽤 힘든 것 같다. 

IBM은 인지컴퓨팅이라는 말로 이런 기계학습을 새로운 분야로 끌어올리고 있는데, 정의되지 않은 새로운 것을 받아들이는 알고리즘이 아주 어려운 것 같다. 

그리고 이런 작업을 하기 위해서는 대부분 각 기업이 자체적인 IT자산을 활용해야 한다. 

그래서 MS는 이런 기계학습을 빌려서 쓸 수 있는 MS 애저 머신러닝 서비스를 내놨다. 

기계학습에 필요한 자산을 빌려서 쓸 수 있고, MS의 조언을 받을 수도 있다. 

아직 이런 기술을 국내에서 적용한 사례는 없지만, 기계학습은 정체되어 있는 IT업계에 새로운 변화를 만들어 줄 것 같다. 

지금까지 IT는 정해준 것을 해주는 것이었고, 앞으로 기계학습은 알아서 해주는 것으로 바뀌니.. 

이것도 퍼센트로 계산하는 것이지만. 아무튼 기계가 생각해서 정하는 일을 하는 셈이 된다. 

이런 기술이 어디까지 계속될지는 모르겠지만 좀 무섭기도 하다. 

기계학습이 적용되는 분야 

속도를 빠르게, 불확실성을 줄여준다는 점에서 기업들이 도입하고 있다. 

사기탐지는 금융업계에서 가장 주목하는 부문... 

관련링크 : http://azure.microsoft.com/ko-kr/services/machine-learning/