기계 학습(Machine learning)은 이제 마치 인터넷처럼 인류의 총체적 컴퓨팅 경험에 필수 요소로 자리잡아 가고 있다. 그렇다면 개발자들은 어떤 식으로 기계 학습 분야를 시작할 수 있을까? 우선 무엇을 해야 할까? 마이크로소프트가 애저 머신 러닝(Azure Machine Learning) 서비스를 그 해법을 내세우고 있다.
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기계 학습의 동작 메커니즘 브리핑
기계 학습은 시간이 명시적인 프로그래밍 없이도 시간이 지나면서 경험을 통해 얻는 통찰력을 이용해 그 목표에 상관 없이 발전하는 컴퓨터 및 소프트웨어를 의미한다. 스스로 교육하고 학습하며 엄청난 양의 데이터를 예측할 수 있는 알고리즘이 고도화되면서 기계 학습 분야가 발달해왔다.
기계 학습은 특히 변수 분석(variable analysis)에서 진정한 빛을 발한다. 인간의 두뇌는 의사를 결정하거나 특정 문제에 대한 결론을 내릴 때 동시에 몇 가지 변수만 의식적으로 고려할 수 있다.
하지만 소프트웨어는 의사를 결정할 때 인간보다 훨씬 많은 변수를 고려할 수 있다. 이론적으로 훨씬 나은 고품질의 의사를 결정할 수 있는 것이다. 또, 모든 변수를 처리할 수 없어 의식적으로 결정을 내리지 않거나 성급한 결정을 내리는 것과 같은, 소위 말하는 "정보 과다로 인한 분석 불능" 문제도 없다.
데이터의 양이 18개월마다 2배로 증가할지라도 기계 학습은 그 모든 데이터를 소화하고 능동적으로 활용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 것이다.
마이크로소프트는 이에 대해 애플리케이션을 통해 처리된 과거의 데이터에 목표를 달성할 수 있도록 프로그램을 안내, 교정, 제어하는 인간의 투입 값이 합쳐진 것으로 정의하고 있다.
즉 소프트웨어를 거쳐가는 데이터가 많을수록 그리고 데이터 공학자가 소프트웨어에 제공하는 데이터가 많을수록 소프트웨어의 결과는 향상된다.
기계 학습의 예로 무엇이 있을까? 1990년대 말 요청하지 않은 상업적 이메일 증가 문제를 해결하기 위해 도입된 베이시안(Bayesian) 스팸 필터링이 가장 오래된 예다. 또한 최근의 기계 학습의 예로 다음과 같은 것들을 들 수 있다.
- 구글은 기계 학습을 이용해 지메일(Gmail) 사용자들의 받은 편지함에서 스팸을 99.9% 걸러 낸다고 밝혔다.
- 교통량 데이터, 도로 구조, 날씨 조건, 요청하는 시간대(또는 원하는 시간대)를 고려해 "집으로 가는 가장 좋은 길은?"이라는 질문에 답하는 지도 제작 및 내비게이션 서비스.
- 대화가 이루어지는 중에 하나의 언어에서 다른 언어로 자연스러운 실시간 번역을 제공하는 스카이프 번역기(Skype Translator).
- 사용자의 관계와 다른 사라의 프로필 데이터 및 활동을 살펴 소셜 네트워크에서 아직 관계를 맺지 않은 친구와의 연계점을 찾는 페이스북의 ‘알 수 있는 사람’(People You Might Know) 기능.
- 광고주에게 어떤 광고를 어떤 비용으로 표시할지 결정하기 위해 웹 페이지에서 텍스트의 문맥을 평가하기.
- 자기 주행 자동차. 구글의 무인 자동차 프로그램을 진두지휘하고 있는 크리스 어몬은 최근 다음에 할 동작을 자주적으로 결정하기 위해 차량이 처리해야 하는 데이터의 양에 대해 설명했다.
기계 학습이 어떻게 발달했는지를 살펴보면 지난 10년 동안 다양한 기법이 발달했다. 특히 이제는 네트워크에 연결되어 있는 모든 기계와 센서가 로그(Log)와 관찰 결과를 남기는 등 관련 데이터량이 폭증하고 있다.
기계 학습의 대표적인 사용자였던 마이크로소프트는 자사 클라우드 플랫폼 기능을 간단히 패키지화하여 신용 카드만 있으면 단 몇 분 만에 사용할 수 있는 애저 머신 러닝 서비스를 선보였다.
패키지형 기계 학습
즉 마이크로소프트의 애저 머신 러닝 서비스는 클라우드 기반의 기계 학습을 쉽고 빠르게 시작할 수 있도록 개발된 원스톱 샵이다.
Surfshark
VPN (가상 사설 네트워크, Virtual Private Network)은 인터넷 사용자에게 개인 정보 보호와 보안을 제공하는 중요한 도구로 널리 인정받고 있다. VPN은 공공 와이파이 환경에서도 데이터를 안전하게 전송할 수 있고, 개인 정보를 보호하는 데 도움을 준다. VPN 서비스의 수요가 증가하는 것도 같은 이유에서다. 동시에 유료와 무료 중 어떤 VPN을 선택해야 할지 많은 관심을 가지고 살펴보는 사용자가 많다. 가장 먼저 사용자의 관심을 끄는 것은 별도의 예산 부담이 없는 무료 VPN이지만, 그만큼의 한계도 있다. 무료 VPN, 정말 괜찮을까? 무료 VPN 서비스는 편리하고 경제적 부담도 없지만 고려할 점이 아예 없는 것은 아니다. 보안 우려 대부분의 무료 VPN 서비스는 유료 서비스에 비해 보안 수준이 낮을 수 있다. 일부 무료 VPN은 사용자 데이터를 수집해 광고주나 서드파티 업체에 판매하는 경우도 있다. 이러한 상황에서 개인 정보가 유출될 우려가 있다. 속도와 대역폭 제한 무료 VPN 서비스는 종종 속도와 대역폭에 제한을 생긴다. 따라서 사용자는 느린 인터넷 속도를 경험할 수 있으며, 높은 대역폭이 필요한 작업을 수행하는 데 제약을 받을 수 있다. 서비스 제한 무료 VPN 서비스는 종종 서버 위치가 적거나 특정 서비스 또는 웹사이트에 액세스하지 못하는 경우가 생긴다. 또한 사용자 수가 늘어나 서버 부하가 증가하면 서비스의 안정성이 저하될 수 있다. 광고 및 추적 일부 무료 VPN은 광고를 삽입하거나 사용자의 온라인 활동을 추적하여 광고주에게 판매할 수 있다. 이 경우 사용자가 광고를 보아야 하거나 개인 정보를 노출해야 할 수도 있다. 제한된 기능 무료 VPN은 유료 버전에 비해 기능이 제한될 수 있다. 예를 들어, 특정 프로토콜이나 고급 보안 기능을 지원하지 않는 경우가 그렇다. 유료 VPN의 필요성 최근 유행하는 로맨스 스캠은 인터넷 사기의 일종으로, 온라인 데이트나 소셜 미디어를 통해 가짜 프로필을 만들어 상대를 속이는 행위다. 이러한 상황에서 VPN은 사용자가 안전한 연결을 유지하고 사기 행위를 방지하는 데 도움이 된다. VPN을 통해 사용자는 상대방의 신원을 확인하고 의심스러운 활동을 감지할 수 있다. 그 외에도 유료 VPN만의 강점을 적극 이용해야 하는 이유는 다음 3가지로 요약할 수 있다. 보안 강화 해외 여행객이 증가함에 따라 공공 와이파이를 사용하는 경우가 늘어나고 있다. 그러나 공공 와이파이는 보안이 취약해 개인 정보를 노출할 위험이 있다. 따라서 VPN을 사용하여 데이터를 암호화하고 개인 정보를 보호하는 것이 중요하다. 서프샤크 VPN은 사용자의 개인 정보를 안전하게 유지하고 해킹을 방지하는 데 유용하다. 개인 정보 보호 인터넷 사용자의 검색 기록과 콘텐츠 소비 패턴은 플랫폼에 의해 추적될 수 있다. VPN을 사용하면 사용자의 IP 주소와 로그를 숨길 수 있으며, 개인 정보를 보호할 수 있다. 또한 VPN은 사용자의 위치를 숨기고 인터넷 활동을 익명으로 유지하는 데 도움이 된다. 지역 제한 해제 해외 여행 중에도 한국에서 송금이 필요한 경우가 생길 수 있다. 그러나 IP가 해외 주소이므로 은행 앱에 접근하는 것이 제한될 수 있다. VPN을 사용하면 지역 제한을 해제해 해외에서도 한국 인터넷 서비스를 이용할 수 있다. 따라서 해외에서도 안전하고 편리하게 인터넷을 이용할 수 있다. 빠르고 안전한 유료 VPN, 서프샤크 VPN 뛰어난 보안 서프샤크 VPN은 강력한 암호화 기술을 사용하여 사용자의 인터넷 연결을 안전하게 보호한다. 이는 사용자의 개인 정보와 데이터를 보호하고 외부 공격으로부터 사용자를 보호하는 데 도움이 된다. 다양한 서버 위치 서프샤크 VPN은 전 세계 곳곳에 여러 서버가 위치하고 있어, 사용자가 지역 제한된 콘텐츠에 액세스할 수 있다. 해외에서도 로컬 콘텐츠에 손쉽게 접근할 수 있음은 물론이다. 속도와 대역폭 서프샤크 VPN은 빠른 속도와 무제한 대역폭을 제공하여 사용자가 원활한 인터넷 경험을 누릴 수 있도록 지원한다. 온라인 게임, 스트리밍, 다운로드 등 대역폭이 필요한 활동에 이상적이다. 다양한 플랫폼 지원 서프샤크 VPN은 다양한 플랫폼 및 디바이스에서 사용할 수 있다. 윈도우, 맥OS, iOS, 안드로이드 등 다양한 운영체제 및 디바이스에서 호환되어 사용자가 어디서나 안전한 인터넷을 즐길 수 있다. 디바이스 무제한 연결 서프샤크 VPN은 무제한 연결을 제공하여 사용자가 필요할 때 언제든지 디바이스의 갯수에 상관없이 VPN을 사용할 수 있다.
2015.07.22
Jonathan Hassell | CIO
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