..

Search

5. 머신러닝 사례

딥러닝에서 사용되는 알고리즘


스팸메일 필터

 

- 메일 내용이 스팸인지 아닌지 자동으로 판별하는 기능


검색어 자동완성 & 연관 검색어

  

 

- 검색어 자동완성은 글자 하나하나를 입력함으로써 자동으로 검색어를 찾아줌. 또한 연관 검색어는 검색을 하면 그와 관련된 정보를 찾아 주는 기능.


아마존 상품추천 서비스

  

 

- 기계학습이라고 할 수 있는 머신러닝 기술을 적용한 것입니다.
- 아마존 가입할 때 사용자들은 자신의 관심분야에 대한 체크리스트를 작성하게 되는데, 해당 정보를 비롯하여 그 사용자가 어떤 상품을 구매해왔는지에 대한 누적된 데이터를 바탕으로 정교한 상품추천을 제공하고 있다고 합니다. 여기에, 같은 물건을 구입한 사용자들은 어떤 상품을 추가적으로 구매했는지에 대한 정보도 제공함으로써 추가구매 유도효과도 달성하고 있는데요. 결국, 아마존은 머신러닝 사례를 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 마케팅 전략인 '고객관계마케팅'에까지 적용하고 있다고 할 수 있겠습니다.


사기방지

  


- 1 억 5 천만 개의 디지털 지갑을 통해 연간 2 천 억 달러 이상의 결제를 처리하는 PayPal은 온라인 결제업계의 선두 주자입니다.
- 이 정도 규모라면 사기 비율이 낮다 해도 사기의 절대 금액은 상당 규모에 이릅니다.
- 창업 초기에는 월별 사기 피해 금액이 1,000만 달러에 이르렀던 적이 있었습니다.
- 페이팔은 이 문제를 해결하기 위해 최고의 연구원들로 팀을 꾸렸고 이 팀은 최신 ML 기법을 사용해 사기성 결제를 실시간으로 식별하는 모델을 구축했습니다.


타켓팅 디지털 디스플레이

  


- 광고 기술 기업 Dstillery는 ML을 사용해 Veriszon, Williams-Sonoma와 같은 기업이 실시간 입찰 플랫폼에서 타겟 디지털 디스플레이 광고를 진행하도록 합니다.
- 디스틸러리는 개인의 브라우징 내역, 방문, 클릭 및 구매에 대해 수집된 데이터를 사용해 한 번에 수백 개의 광고 캠페인을 처리하며 초당 수천 건의 예측을 실행합니다.
덕분에 디스틸러리는 투자대비 최적의 결과를 얻기 위한 타겟 광고에서 인간 마케터보다 훨씬 더 좋은 성과를 내고 있습니다.


컴캐스트 인터랙티브 TV

  

 

- Comcast는 X1 인터랙티브 TV 서비스 고객을 위해 각 고객의 이전 시청 습관을 기반으로 한 실시간으로 개인 맞춤화된 콘텐츠를 추천합니다.
- 컴캐스트가 운영하는 ML은 수십억 개의 내역 기록을 사용해 각 고객별로 고유한 취향 프로필을 작성한 다음, 공통적인 취향을 가진 고객을 클러스터로 묶습니다.
- 그런 다음 각 고객 클러스터를 대상으로 가장 인기있는 콘텐츠를 실시간으로 추적, 표시 해서 고객이 현재 인기있는 콘텐츠를 볼 수 있도록 합니다.
- 더 정확한 추천으로 사용률을 높이고 고객 만족도도 높아집니다.


바둑기사

 

 

- 바둑의 경우의 수는 10의 170승에 이르는 경우의 수가 있는데, 이런 복잡성은 오랫동안 인공지능의 도전 과제였습니다.
- ‘알파고’는 구글 딥마인드의 인공지능 바둑 프로그램으로, ‘지도학습’과 ‘강화학습’의 강점을 결합한 기계학습 기법을 사용해 바둑을 연구하여 2016년 3월 이세돌 9단의 대국에 등장했다.
- 이세돌 9단이 이길 거라는 대다수의 예상을 깨고 알파고는 4대1로 승리를 거뒀습니다.
- 이 사건은 사람들에게 충격과 함께 인공지능에 새롭게 관심을 가지는 계기를 주었다.


연습문제