비즈니스의 혁신을 일으키는 ‘딥 러닝’ 두 번째 이야기

by NVIDIA Korea

비즈니스의 혁신을 일으키는 ‘딥 러닝’ 두 번째 이야기

비즈니스의 혁신을 일으키는 ‘딥 러닝’ 첫 번째 이야기 재미있게 읽어 보셨나요? 오늘은 두 번째 이야기 소개해 드려요. 관련 콘텐츠로는 인공지능과 머신 러닝, 딥 러닝의 차이점 딥 러닝 인공지능의 핵심 요소, 훈련과 추론 등을 소개해 드린바 있습니다.

머신 러닝은 색다른 버전의 제품을 설계하는 데에도 쓰입니다. 제너럴 일렉트릭(General Electric)은 머신 러닝 기법 및 센서에서 끊임없이 공급되는 데이터를 사용하여 유정에서 제트 엔진에 이르기까지 전반적으로 설계와 성능을 최적화합니다.

그리고 더 나아가 미래를 위해 개선된 버전 또한 엔지니어링 하죠. 목표를 설정하고 매개변수를 조정, 결과물을 살펴본답니다.

더 맛있는 맥주, 더 큰 이익, 더 스마트한 예측

펜실베니아에 본사를 둔 신생 소프트웨어 업체 애널리티컬 플레이버 시스템즈(Analytical Flavor Systems)는 머신 러닝을 사용하여 맥주 감정가들로부터 수집한 데이터를 토대로 고객들이 마시기 좋은 맥주를 빚을 수 있도록 도와줍니다. 이 회사의 가스트로그래프(Gastrograph)라는 심층 신경망은 수십 종류의 맥주 스타일에서 맥주 애호가들이 좋아할 만한 특성들만 추려 낼 수 있거든요.

NBA의 골든 스테이트 워리어스(Golden State Warriors) 팀과 클리블랜드 캐벌리어스(Cleveland Cavaliers)팀은 모두 LA 기반의 세컨드 스펙트럼 (Second Spectrum)이 제공하는 서비스에 포함된 머신 러닝 기법을 사용하고 있습니다. 이 서비스는 컴퓨터 비전과 통계를 사용하여 각각의 선수들이 다양한 게임 시나리오에서 어떤 플레이를 할지 예측합니다.

샌프란시스코에 본사를 둔 신생 재무 테크놀로지 기업 ‘어펌 (Affirm)’사는 시제품부터 생산에 이르기까지 제품 개발의 모든 단계에서 머신 러닝 기법을 사용합니다. 이렇게 산출된 신용 모델은 고객이 자금 지원 오퍼를 클릭할 때 대출 여부를 결정하는 데 도움을 줍니다. 어펌사의 목표는 대출금을 반드시 상환할 사람에게 적정한 가격의 대출을 제공하는 것입니다.

딥 러닝은 나의 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가?

구글, 페이스북, 아마존, 넷플릭스 같은 기업은 머신 러닝이 강력한 툴이라는 것을 인지하고 있습니다. 그들은 데이터 비즈니스를 하니까요. 그러나 위의 예 — 맥주, 대출, 유정, 농구 등– 에서 볼 수 있는 것처럼, 대부분의 기업들도 앞으로는 머신 러닝을 사용하게 될 것입니다.

“빅 데이터”라는 용어는 여러 해 동안 되풀이해서 회자되었습니다. 그리고 대부분의 기업들이 그 시류에 편승했죠. 최고 경영자와 최고 기술 경영자들은 그들의 비즈니스 프로세스를 중심으로 모든 데이터를 수집하는 일의 가치를 인식했습니다.

여기까지가 1단계이면, 2단계에서는 비즈니스 트렌드를 분석하는데 주력합니다. 3단계에서는요, 데이터에 머신 러닝 기법을 적용합니다.

딥 러닝 붐은 언제든지 당신의 비즈니스에 도움을 줄 수 있습니다.

머신 러닝은 미래의 결과를 예측하고, 비즈니스를 위해 어떤 일을 하고 무엇을 구축하거나 출시해야 할지 가르쳐주는 모델을 개발하는 데 도움을 줍니다.

머신 러닝을 적용하는 단계에서는 우리가 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 예시인 게임에서 인간 고수를 물리치는 일, 멋지게 작동하는 애플 시리(Siri)나 MRI에서 잠재적 암을 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 발견해 내는 영상 인식 등이 있죠. 그리고 기업적인 차원에서는 HR을 실행하는 SaaS 플랫폼이나 데이터센터 관리의 정확성과 기능 향상과 같은 일들도 머신 러닝 기법은 가능하게 해주고 있습니다.

또 한 가지 놀라운 일은 구글, 페이스북, 아마존, 그리고 물론 엔비디아 같은 기업들이 각자의 여러 가지 소프트웨어 툴을 누구나 사용할 수 있도록 하는 데 비교적 개방적이라는 사실입니다. 이들은 심지어 시작하는 데 필요한 엔지니어링 지원까지도 (유료로) 제공합니다.

서비스와 하드웨어 측면에서 머신 러닝을 구축하는 일은 분명한 비즈니스 영역이지만 당신은 데이터 과학자 팀을 새로 구성할 필요가 없습니다. 단지 해결할 문제를 가져오기만 하면 됩니다.

당신은 기업의 최고 경영자 또는 최고 기술경영자로서 이미 비즈니스를 혁신하는 데 무엇이 필요한지 알고 있습니다. 가능하면 자동화하고 아니면 단순히 개선할 수 있는 간단한 비즈니스 문제로 시작하십시오.

머신 러닝이 아름답고 매끈하면서 강력하게 빠른 레이싱카라면, 여러분들은 그 차를 선점하여 운전을 하는 것이 우선 순위일 듯 합니다.