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지금 CIO가 머신러닝에 투자해야··· 왜? 어떻게?

머신러닝에 투자하면 고객 참여를 한 층 더 높일 수 있다. 그렇다면, CIO는 머신러닝을 어떻게 시작해야 할까? 엘세비어 CTO 댄 올리가 그 방법을 소개했다. 코넬대학교는 바다에서 고래가 선박에 부딪히지 않도록 배들에게 고래의 위치를 알려주는 오디오 녹음을 사용하는 알고리즘을 개발 중이다. 다쏘시스템(Dassault Systems)은 외과의사가 환자의 개복 수술에 앞서 심장 박동기의 성능을 테스트할 수 있게 해주는 인간 심장의 3D 모형을 만들고 있다. 위닝알고리즘(winningAlgorithms)은 소셜미디어 피드를 활용해 투르 드 프랑스(Tour de France)의 참가 사이클리스트들에게 언론 보도 내용과 똑같은 경기 현황을 먼저 알려주고 있다. 물론 머신러닝은 이미 전세계 과학, 문화, 생활에 큰 영향을 끼쳤다. 그렇다면, CIO는 훨씬 전부터 기업 머신러닝 애플리케이션에 신경쓰기 시작했어야 했을까? 글로벌 정보 솔루션 업체인 엘세비어(Elsevier)의 CTO 댄 올리(왼쪽 사진)는 ‘그렇지 않다’고 잘라 말했다. 올리는 “3년 전에 CIO들이 머신러닝에 투자했다면 아마 돈만 낭비했을 것이다”고 이야기했다. “하지만 앞으로 3년을 더 기다린 다음 머신러닝에 투자한다면, 아마 선도기업을 절대로 따라잡지 못할 것이다”고 강조했다. 정확히 머신러닝이란 무엇인가? 오랫동안 컴퓨팅은 ‘if/then’ 패러다임에 갇혀있었다. 올리는 기존 컴퓨터의 한계에 대해 다음과 같이 지적했다. “컴퓨터가 ‘A=B, A>B’에는 강하지만 ‘A가 B와 비슷하다’에는 약하다. 지금까지 오직 인간만이 ‘비슷한’ 상황을 처리할 수 있었지만, 머신러닝의 등장으로 우리는 이미지 묘사부터 판단까지 고차원적인 기능을 수행하기 위한 알고리즘을 훈련시킬 수 있게 되...

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2016.04.28

머신러닝에 투자하면 고객 참여를 한 층 더 높일 수 있다. 그렇다면, CIO는 머신러닝을 어떻게 시작해야 할까? 엘세비어 CTO 댄 올리가 그 방법을 소개했다. 코넬대학교는 바다에서 고래가 선박에 부딪히지 않도록 배들에게 고래의 위치를 알려주는 오디오 녹음을 사용하는 알고리즘을 개발 중이다. 다쏘시스템(Dassault Systems)은 외과의사가 환자의 개복 수술에 앞서 심장 박동기의 성능을 테스트할 수 있게 해주는 인간 심장의 3D 모형을 만들고 있다. 위닝알고리즘(winningAlgorithms)은 소셜미디어 피드를 활용해 투르 드 프랑스(Tour de France)의 참가 사이클리스트들에게 언론 보도 내용과 똑같은 경기 현황을 먼저 알려주고 있다. 물론 머신러닝은 이미 전세계 과학, 문화, 생활에 큰 영향을 끼쳤다. 그렇다면, CIO는 훨씬 전부터 기업 머신러닝 애플리케이션에 신경쓰기 시작했어야 했을까? 글로벌 정보 솔루션 업체인 엘세비어(Elsevier)의 CTO 댄 올리(왼쪽 사진)는 ‘그렇지 않다’고 잘라 말했다. 올리는 “3년 전에 CIO들이 머신러닝에 투자했다면 아마 돈만 낭비했을 것이다”고 이야기했다. “하지만 앞으로 3년을 더 기다린 다음 머신러닝에 투자한다면, 아마 선도기업을 절대로 따라잡지 못할 것이다”고 강조했다. 정확히 머신러닝이란 무엇인가? 오랫동안 컴퓨팅은 ‘if/then’ 패러다임에 갇혀있었다. 올리는 기존 컴퓨터의 한계에 대해 다음과 같이 지적했다. “컴퓨터가 ‘A=B, A>B’에는 강하지만 ‘A가 B와 비슷하다’에는 약하다. 지금까지 오직 인간만이 ‘비슷한’ 상황을 처리할 수 있었지만, 머신러닝의 등장으로 우리는 이미지 묘사부터 판단까지 고차원적인 기능을 수행하기 위한 알고리즘을 훈련시킬 수 있게 되...

2016.04.28

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