머신 러닝 구현을 통해 회사는 아직 비즈니스에 구현하지 않은 경쟁자에 비해 경쟁 우위를 점할 수 있었습니다. 특히 로봇 프로세스 자동화, 딥 러닝, AI 등을 포함한 서비스의 경우 활용할 수 있는 것이 많습니다. 머신 러닝 개발의 범위가 엄청나게 커졌고 조직은 비즈니스 실행에 ML 솔루션을 통합하기 시작했습니다 시장검증.
다가오는 머신 러닝 개발자이든, 머신 러닝을 활용해 프로세스의 번거로움을 없애고자 하는 기업이든, 올해 확실히 주목을 받고 널리 구현될 가능성이 있는 ML 트렌드를 살펴보는 것이 중요합니다.
올해와 그 이후의 주요 머신 러닝 개발 트렌드는 다음과 같습니다.
1. 디지털 데이터의 정규화
기업은 다양한 소스에서 매일 엄청난 양의 데이터를 수집하지만, 그 중 소수의 데이터만이 유용하고 구조화되어 있으므로 사용 가능한 데이터를 정규화하는 것이 중요합니다. ML 알고리즘에서 실행되는 AI 소프트웨어를 사용하기 위해 클라우드 솔루션과 데이터 센터를 설정하면 여러 가지 방법으로 이를 수행할 수 있습니다.
머신 러닝 개발 서비스를 통해 기업은 기능적이고 중요한 데이터를 활용하는 한편, 나머지 대량 데이터는 데이터베이스에서 제거할 수 있습니다. 금융, 은행, 전자 상거래 등의 산업의 경우 ML 기반 솔루션을 통합하면 더 나은 데이터 관리가 가능합니다.
2. 음성 검색을 위한 머신 러닝
최근 연구에 따르면 미국에서 약 1억 1,200만 명이 다양한 검색 요구 사항을 충족하기 위해 음성 비서를 사용할 것으로 나타났습니다. 이를 통해 다양한 대기업과 중소기업이 웹사이트와 애플리케이션에 음성 비서를 구현할 것이라는 점이 분명해졌습니다.
게다가 Siri, Cortana, Google Assistant, Alexa 등과 같은 스마트 음성 앱과 기기의 등장으로 더 많은 회사가 자체 음성 기반 제품을 만드는 데 집중하고, 더 중요한 것은 이를 비즈니스에 통합할 것입니다. 이를 통해 더 많은 회사가 비즈니스 성장을 위한 맞춤형 ML 솔루션을 구축하기 위해 머신 러닝 개발자를 고용할 것입니다.
3. ML을 활용한 차세대 마케팅
마케팅은 사업의 성공과 실패 사이에서 중요한 요소입니다. 많은 온라인 사용자가 있는 경우, 회사의 성공은 마케팅 캠페인에서 ML 솔루션을 얼마나 효과적으로 활용하느냐에 따라 결정됩니다.
회사가 예측 분석 및 딥 러닝을 지원하는 ML 솔루션을 활용할 수 있다면 패턴을 생성하면 마케팅 팀이 고객 확보의 특정 단계에서 어떤 결정을 내려야 할지 쉽