비즈니스 분석을 통해 IT 리더를 머신 러닝으로 끌어들이다

게시 날짜: 2019년 2월 11일 / 업데이트 날짜: 2019년 2월 11일 - 작성자: Konrad Wolfenstein

머신러닝은 많은 산업 분야에서 변화의 원동력이 되고 있습니다. New York Times 에 따르면 머신러닝은 "특정 작업을 달성하고 개선하기 위해 데이터 세트에서 학습하는 시스템"을 의미합니다. 머신러닝은 오늘날 인공지능 분야의 필수적인 부분이 되었습니다. 무엇보다도 이는 사람이 특정 작업을 수행하거나 완료하는 방법을 시스템에 지시해야 했던 이전 형태의 인공 지능과 다릅니다. 머신러닝의 약속과 실천은 정보를 포착하고, 학습하고, 실행하고, 개선할 수 있는 시스템을 중심으로 이루어집니다.

대량의 데이터를 학습하고 이해하는 능력은 비즈니스 분석과 관련하여 기업에 특히 매력적입니다. 451개 연구 기관에서 실시한 설문 조사에 따르면 IT 의사 결정자의 3분의 1이 비즈니스 분석을 위해 머신 러닝을 채택하는 데 가장 관심이 있는 것으로 나타났습니다. 응답자 중 4분의 1은 보안상의 이유로 머신러닝을 사용하기를 원했습니다. 머신러닝을 선택한 IT 리더 중 단 10%만이 고객 서비스를 위해 머신러닝을 선택합니다.

머신러닝은 많은 산업 분야에서 변화의 원동력이 되고 있습니다. New York Times 에 따르면 , 머신러닝은 "데이터 세트에서 학습하여 특정 작업을 수행하고 개선하는 시스템"을 의미합니다. 머신러닝은 현재 인공지능 분야의 필수 요소가 되었습니다. 이는 사람이 특정 작업을 수행하거나 완료하는 방법을 시스템에 지시해야 했던 초기 형태의 인공 지능과 주로 차별화됩니다. 머신러닝의 약속과 실행은 스스로 정보를 수집하고, 학습하고, 수행하고, 개선할 수 있는 시스템을 중심으로 이루어집니다.

대량의 데이터를 학습하고 이해하는 능력은 비즈니스 분석을 고려할 때 기업에 특히 매력적입니다. 451 연구를 통해 조사한 IT 리더들은 IT 의사 결정권자의 3분의 1이 비즈니스 분석을 위한 머신 러닝 출시에 가장 관심이 있는 것으로 나타났습니다. 응답자의 4분의 1은 보안 목적으로 머신러닝을 고려하고 있습니다. 머신러닝을 도입하려는 IT 리더 중 단 10%만이 고객 서비스 목적으로 머신러닝을 도입하고 있습니다.

Statista 에서 더 많은 인포그래픽을 찾아보실 수 있습니다.