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지금 CIO가 머신러닝에 투자해야··· 왜? 어떻게?

2016.04.28 Martha Heller  |  CIO


어떻게 머신러닝을 시작할까
모든 첫단추는 조사에서 출발한다. 올리는 조직 내 인식을 형성하는 것부터 시작해야 한다고 말했다.

“가장 먼저 문제를 해결하는 데 필요한 알고리즘이 있으며 대부분 무료로 사용할 수 있다. 이때 필요한 것은 이들의 활용법을 배우기 시작하는 일이다. 우리는 이미 머신러닝을 구글, 마이크로소프트, 아마존에서 나오는 서비스로 보고 있다. 또 MIT, 스탠퍼드, 코세라, 유대시티에서 제공되는 훌륭한 무료 혹은 저렴한 강좌도 있다.”

그다음 할 일은 베타를 선택하는 것이다. 팀 내 머신러닝에 대한 열의가 생기면 몇 개의 작고 관리하기 쉬운 문제를 선택해 이를 먼저 해결해 본다. 사람이 개입해야 하는 반복적 프로세스를 포함한 표적이 좋은데, 이런 것들이 지식 노동자 수준이기 때문이다. 올리는 콜센터 소프트웨어가 훌륭한 시작점이라고 강조했다. 이어서 “아니면 BI나 금융 분석 프로세스로 시작할 수도 있다. 하지만 어떤 식이든 연습을 시작해야 한다. 머신러닝에는 아주 새로운 사고방식이 필요하다”고 말했다.

그런 다음 데이터에 집중해야 한다. 만약 데이터를 제대로 감당하지 못하면 효과적인 머신러닝은 어려워진다. 올리는 “머신러닝에서 데이터가 핵심 자산이 될 것”이라며 “데이터가 교육으로 묶이기 때문이다”고 말했다. 교육이 더 잘 될수록 이 기술을 더 잘 활용할 수 있다.

그리고, 완벽한 기계를 목표로 해서는 안된다. 대출 회사에서 일한다고 가정해 보자. 대출 지원 서류 대부분은 통과나 거부로 분류된다. 그런 시나리오를 자동화하는 프로그램 작성은 비교적 쉽다. 하지만 애매한 상황에는 더 많은 분석이 필요하고 이는 심사팀으로 넘어간다. 올리는 “머신러닝의 첫 번째 시도가 심사자가 필요 없도록 만들어서는 안된다”고 말했다.

“아마 기계는 심사 결정의 20% 정도는 해결할 수 있을 것이다. 인간이 나머지 80%를 해결할 수 있지만 그 결정을 다시 기계로 넘기면 기계는 더욱 똑똑해질 것이다.”

마지막으로 인력 계획을 시작해야 한다. 앞으로 10년간 머신러닝의 영향은 엄청날 것이다. 올리는 “이 기술이 현재 지식 노동자들 상당부분을 없앨 수도 있다”고 말했다. 이어서 “기업이 머신러닝에 대한 투자가 필요한 지식 노동자 수를 줄일 수 있음을 이해하고 데이터와 분석에 능통한 사람들에 대한 수요를 늘려야 한다. 우리 모두 더 넓은 시각으로 문제를 볼 필요가 있다”고 덧붙였다.

*댄 올리는 2004년에 RBI UK의 기술 이사로 RELX 그룹(옛 리드 엘세비어)에 합류해 온라인 제품 개발을 책임졌고 이후 승진했다. 데이터-주도형 애자일 개발, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 애널리틱스-기반 기술에서 선도적 위치에 있는 올리는 이러한 신기술 가운데 상당수를 일찍 도입하면서 급속한 변혁을 위한 기술적 유연성과 민첩성을 제공했다. RBI와 엘세비어의 간부로서 올리는 전체 포트폴리오의 유기적인 온라인 제품을 계속 주도하고 있다. RELX 그룹에 합류하기 전 올리는 GM 파이낸셜, 운더만 카토 존슨, IBM 등 영국과 전세계 기타 지역의 소프트웨어 조직에서 기술과 제품 관리 리더십 역할을 맡았다.

*Martha Heller는 CIO와 IT임원 전문 헤드헌팅 업체인 헬러서치어소시에이츠(Heller Search Associates)의 사장이며 CIO 패러독스의 저자다. ciokr@idg.co.kr
 

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