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BP's : 빅데이터, 딥러닝, 기계학습, 인공지능...이걸 어디에 써야 하는지? 몇 년전만해도 감이 잘 안왔는데, 최근에 구글과 애플이 내놓는 서비스를 보면 다른 서비스들과 확실히 다르게 느껴진다. 

특히 구글은 각 오셀로의 끝을 잡고 한칸씩 전진하는 느낌이다. 


빅데이터와 딥러닝, 기계학습, 인공지능이 가져올 수 있는 장점은 분석과 예측이다. 기존의 정보를 모아서 연결고리를 만들고 다음을 예상하는...

구글 알파고와 이세돌 프로의 경기가 그것을 말한다. 이세돌 프로가 한 번 이긴 것이 정말 대단한 것이라는 생각이 든다. 


아무튼 이 기술을 이용해 변화가 있는 미래의 일을 예측하는 수준이 됐고, 그 예측의 속도와 기간은 더 발전할 것이다. 


구글은 항공권 검색서비스 '구글 플라이트'에 가격 상승 예측 기능을 추가했다. 

각 노선 과거 데이터를 분석해 현재 가격이 언제까지 유효한지 예측해서 표시해주는 기능이다. 


또, 경로 검색 기능도 더 저렴하게 이용할 수 있는 노선을 제시하는 기능도 추가됐다. 구글은 이런 기능을 통해 언제 항공권을 구입하는 것이 최적인지 알 수 있다고 한다. 


구글은 일단 이메일을 지메일로 가져갔고, 일정, 문서도구, 검색엔진, 유튜브, 음악과 영화 서비스, 게임도 가지고 있다. 

사실 대부분 인터넷으로 하는 기능을 구글 서비스 안에서 할 수 있다. 


이를 통해 구글은 사용자들이 뭘 하는지 좀 더 분석하고 있다. 사용자들은 편함 때문에 구글 크롬 브라우저로 구글에서 검색을 하고 지메일로 이메일을 보낸다. 

친구와 약속도 캘린더에 입력한다. 


이런 일련의 과정이 모두 모니터 안에서 분석된다고 생각하면 좀 끔찍하다. 물론 이런 과정들이 일을 편하게 해주지만 내가 보고 있는 모니터가 아니라 모니터가 나를 보고 있다는 생각을 하면 이게 공짜가 아니구나 하는 생각이 든다. 


빅데이터, 딥러닝, 인공지능이 좋은 서비스, 최적의 시점을 제공해주는 것이 장점이기는 하지만. 시행착오로 얻을 수 있는 경험은 사라지는 것이 아닐까 생각된다. 

물론 구글도 틀릴 때가 있기는 하지만... 


P.S 기존의 연구 결과가 누적되는 IT 가장 아래단의 미국 회사들의 기술력을 보면 우리나라 기업들은 어떻게 해야할까? 하는 생각이 든다. 


관련링크 : https://blog.google/topics/travel/making-travel-planning-less-stressful-holiday-season/









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