머신러닝, 빅데이터 활용을 위한 방안으로 부상
날짜2015.03.20
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- 머신러닝, 빅데이터 활용을 위한 방안으로 부상
- 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석해 의미있는 결과를 도출하는 머신러닝에 대한 관심이 증가
- 글로벌 IT 기업들의 머신러닝 관련 사업 진출이 활발하며 국내기업들도 머신러닝을 활용하기 위한 노력을 강화
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시장 및 기업 동향
- 빅데이터의 도입 한계에 대한 해결책으로 머신러닝에 대한 관심 증대
- 빅데이터 활용에 대한 기대가 커지고 있으나 이를 정리하고 분석할 수 있는 전문 인력 및 기술력의 부재로 실제 도입이 쉽지 않은 상황
- 최근 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아내고 새로운 분류체계를 만들어가며 데이터를 분석해 의미있는 결과를 도출하는 머신러닝이 해결책으로 부상
- 머신러닝은 데이터들을 일반화, 분류 등의 전처리(Pre-Processing), 지도 및 비지도 방식의 학습(Learning), 오류 분석(Error Analysis) 등 과정을 거쳐 모델을 수립하고 이를 기반으로 예측까지 가능한 기술
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- MS, Google, Facebook 등 글로벌 기업들과 NHN, 다음카카오 등 국내기업들도 머신러닝 관련 사업 진출
- 글로벌 IT 기업, 전문 연구 인력 영입 및 전문기업 M&A 등 머신러닝 관련 사업 강화를 위한 노력을 강화
- NHN, 다음카카오 등 국내 기업들도 머신러닝을 활용한 각종 서비스를 출시하고 있으나 검색 서비스에 한정되어 있는 상황
- 국내 기업들의 머신러닝 활용 측면에서는 삼성, 현대, SK 등 일부 대기업들이 자체적인 비즈니스 분석을 위한 머신러닝 관련 조직을 운영 중
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- 시사점
- 머신러닝을 기반으로 하는 비즈니스 모델 수요가 늘어나기 위해서는 막대한 데이터 기반 역량이 필요
- 현재 일부 글로벌 기업들과 막대한 데이터를 보유한 인터넷 기업들을 중심으로 머신러닝에 대한 투자가 확대되고 있는 추세
- 데이터 저장과 처리 기술 중심에서 분석 중심의 빅데이터 기술로 진화하는 단계로 정부와 기업의 분석 역량 고도화 필요
- 한편, 기업들의 정보시스템 이용이 확대되면서 기업의 내외부 데이터 활용 욕구가 늘고 있고 향후 IoT 활성화로 더욱 많은 데이터가 생성될 전망에 따라 이를 활용하기 위한 머신러닝 기술에 대한 관심이 증가
