투픽 부베즈 스플렁크 엔지니어링 머신러닝 부문 부사장
![[DT광장] `머신러닝`, 고객 피드백 확보 지름길](http://contents.dt.co.kr/images/201702/2017020702102351812001[1].jpg "[DT광장] `머신러닝`, 고객 피드백 확보 지름길")
올해, IT 시장에는 머신러닝 기능이 탑재된 솔루션들이 대거 등장할 것으로 예상된다. 다만, 해당 솔루션들이 실제로 머신러닝 기능을 완벽히 구현할 수 있을지는 미지수다. 아직까지 '머신러닝'을 앞세운 세일즈 및 마케팅 전략이 많이 보이고 있는 상태다. 따라서, 머신러닝을 적극적으로 활용해 비즈니스 목표를 달성하기 원하는 기업들이 적절한 솔루션을 찾는 데 어려움을 겪을 것으로 예상된다.
'머신러닝'이란 단어가 많은 곳에서 등장하면서부터 해당 개념에 대한 사람들의 기대도 동시에 높아졌다. 하지만 아직까지 머신러닝 기능을 실제로 경험해 볼 수 있는 환경이 많이 조성되지 않아 많은 이들의 궁금증이 더해지고 있다. 이는 향후 보다 많은 애플리케이션에 머신러닝이 기술이 통합되며 바뀔 것으로 예상한다. 또한, 이 같은 변화는 머신러닝의 진정한 가치를 빛낼 것이다.
기업용 애플리케이션과의 통합을 통해 머신러닝은 실시간 고객 피드백 및 데이터 분석에 기반한 인사이트를 제공할 수 있을 것이다. 현재 이를 위해, 머신러닝 기능이 적용된 애플리케이션을 제공하는 업체들은 고객사가 손쉽게 맞춤 서비스를 받을 수 있도록 적극 지원하고 있으며, 이는 머신러닝 업계 전반에 긍정적인 영향을 미치고 있다.
최근 들어 예측분석이 기업 내에서 사전 예방분석으로 전환되는 경향이 있다. 하지만 예측분석은 산업에 있어 아직 핵심 요소로 자리잡고 있다. 더불어 올해는 다양한 산업에서 머신러닝이 예측 정비에 활용될 것으로 예상된다. 머신러닝의 가장 큰 장점으로는 바로 자동화 분석이다. 자동화 분석을 통해 기업들은 빠르고 효율적인 비즈니스를 운영할 수 있다. 이를 위해 올해 많은 기업들이 앞다퉈 머신러닝에 투자를 할 것으로 전망된다.
이런 트렌드는 산업에 걸쳐 영향을 미칠 것이다. 특히, 효율과 안전을 위해 기계에 의존하는 제조산업의 경우 머신러닝으로부터 많은 인사이트를 얻을 것이다. 기업들은 기계들의 정비시점을 예측 함으로써 기계적 오류를 최소화 하고 가동시간을 늘려 보다 효율적인 운용을 달성할 수 있다. 이는 자연스럽게 비용 절감으로 이어질 것이다.
이와 더불어, '딥 러닝' 기술 또한 점차 기업들에게 많은 영향을 줄 것으로 예상된다. 머신러닝과 인공지능(AI)이 비교적 새롭게 등장한 기술인 가운데 2017년 한해 '딥 러닝'은 그 존재를 알리기 시작할 것이다. '딥 러닝' 기술을 통해 단순한 텍스트 데이터뿐만 아니라 음성 및 센서 데이터와 같이 더 복잡한 데이터를 의미 있는 패턴으로 집계할 수 있다. 이는 기업들이 보다 넓은 활동 범위에서 딥 러닝 연구를 하게 만드는 촉진제가 될 것이다. 더 많고 넓은 범위의 데이터는 추천과 예측의 정확도를 높여 줄 것으로 기대된다.
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