무역1 글로벌비즈니스애널리틱스 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명

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본문내용

. 머신러닝은 딥 러닝을 통해서 주목받기 시작했다. 또한 사물인터넷이 활성화되고 엄청난 양의 데이터이 발생하게 되어 이것을 빠르게 최적화하여 잘 이용하면 기업 등이 자신에게 매우 유익하게 사용할 수 있다.
이러한 특징 때문에 많은 기업들이 경쟁에서 우위를 차지하기 위해서 머신러닝을 사용하고 있다. 그리고 실제로 머신러닝을 통해서 이미지 인식, 음성 인식, 번역은 물론 이미지를 알아맞히기, 이것에서 더 나아가 이미지 전체를 설명할 수 있는 문장도 생성할 수 있게 되었다.
딥 러닝
머신러닝에 대해 알아보았다면 딥 러닝에 대해서도 짚지 않고 넘어갈 수 없다. 두산백과에서는 딥러닝을 머신러닝의 한 분야이며, 다량의 데이터에서 아주 높은 수준의 추상화 모델을 구축하고자 하는 모델이라고 설명하고 있다.
딥 러닝은 용어의 등장 초반에는 학습 시간이 너무나 길다는 점 등 몇 가지의 문제점 때문에 인기를 얻지 못하였다. 이러한 여러 문제점 때문에 정확도 역시 떨어지던 딥 러닝은 2012년부터 오류율을 눈에 띄게 떨어트리는 기술이 개발을 통해서 다시 주목받기 시작했다. 이러한 것을 보여주는 사례는 2012년 스탠포드 대학의 앤드류 응 교수와 제프 딘이라는 이들의 구글 브레인 팀의 연구이다. 이들은 딥 러닝을 통해서 방대한 양의 유튜브 내의 동영상들을 자동으로 분석했다. 그리고 그 안에서 고양이 이미지를 찾는 것에 성공했다.
딥러닝의 가장 대표적이 사례로는 알파고를 빼놓을 수 없다. 알파고는 매우 많은 수를 염두에 두면서 겨루어야 하는 전략적인 대결인 만큼 기계가 침범할 수 없을 것이라고 생각한 영역인 바둑 대결에서 바둑 챔피언들을 상대로 승리했다. 이렇게 딥 러닝은 비즈니스는 물론 매우 많은 분야에서 두루 사용되며 그 가치를 인정받게 될 것이라고 많은 이들은 예측하게 된다.
[참고 문헌]
장영재, 빅데이터, 비즈니스 애널리틱스, IoT: 경영의 새로운 도전과 기회, 정보시스템연구 제24권 제4호, 한국정보시스템학회, 2015.12.
최준기, 디지털 시민성 함양을 위한 인공지능 기반 데이터 과학 교육 프로그램 개발, 서울교육대학교 교육전문대학원 석사학위논문, 2024.02.
김형주, 신뢰가능한 인공지능의 설명가능성 개념에 대한 비판적 고찰, 인문학연구, 인천대학교 인문학연구소, 2024.06.
“머신러닝\", 국립중앙과학관 사물인터넷 www.science.go.kr
\"딥러닝\", 두산백과 www.doopedia.co.kr

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