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인공지능 머신 러닝(Machine Learning) - 웹 개발의 현재와 미래

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작성자 GrapeCity 작성일 2019-05-31 17:26 조회 5,180회 댓글 0건

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머신 러닝은 외부로 연결되지 않은 여러 영역에서 수행되는 작업을 혁신할 수 있었습니다. 머신은 이제 시장 예측 및 알고리즘 거래에서 부터,  교각(다리)이 언제 붕괴 될지 예측하는 데 이르기까지 많은 부분에서 인간에게 지원합니다.


웹 개발자에게 머신 러닝은 예상치 못한 많은 이점을 가져 왔으며 관련 기술이 향상됨에 따라 더 많은 것을 제공 할 것을 약속하고 있습니다. 머신 러닝을 통한 AI (인공 지능)는 인간 프로그래머와 웹 개발자를 곧 대체 할 가능성은 없지만 머신이 엄청난 양의 데이터를 선별하고 중요한 패턴을 찾을 수 있다는 사실은 이미 필수 불가결한 수준을 나타냅니다.


머신 러닝이 웹 사이트 및 웹앱 개발 프로세스를 근본적으로 바꿀 가능성은 매우 높습니다.



머신 러닝이란 무엇입니까?

이미지 1
출처: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/09/Supervised_machine_learning_in_a_nutshell.svg


간단히 말해서 머신 러닝은 컴퓨터가 사전에 지시를 받지 않고도 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는, 특정 알고리즘 및 통계 기술에 대한 연구입니다. 머신 러닝은 특정 상황에서 특정 동작을 지시하는 명시적인 사전 프로그래밍을 사용하는 대신, 패턴 인식 및 관련 추론에 의존합니다.


알고리즘이 구성되면 이미 알려진 입력 및 결과에 대한  훈련 데이터가 기계에 공급됩니다. 그런 다음 알고리즘은 입력이 주어지면 올바른 출력에 도달하는 정도에 따라 평가되고 그에 따라 수정됩니다.


이 감독된 학습 및 훈련을 통해 기계는 가능한 가장 정확한 예측 및 추정을 생성하도록 개선되었습니다. 지도 학습은 알려진 글자 패턴에 따라 필기와 같이 명확하게 분류할 수 있는 데이터를 선별하는 데 효과적입니다.


지도된 훈련 및 개선을 통해 알고리즘은 지도되지 않은 학습으로 전환 될 수 있습니다. 이 지도에서는 ​​알려진 패턴이 없는 데이터를 검사하고 패턴을 스스로 찾으려고 시도합니다. 비지도 기계 학습(Unsupervised machine learning)은 주식의 미래 가격 또는 소비자의 선호도를 예측하려는 것과 같이 데이터 세트에서 패턴을 추정하는 데 유용합니다.


특히 웹 디자인의 경우 개발자가 미래의 요구보다 앞서고자 노력하기 때문에 비지도 학습(Unsupervised learning)이 특히 중요합니다. 고객에 대한 데이터 수집 및 마이닝(mining)은 만족스러운 경험을 장려하는 웹 사이트를 디자인하고 제공하기 위해 선호도를 파악하려고 시도합니다.



기계 학습이 웹 개발에 미치는 영향


데이터 분석은 모든 형태의 웹 개발에 중요합니다. 머신 러닝을 통해 데이터를 분석하고 구성할 수 있는 역량을 강화할 수 있으므로 웹 개발을 개선하고 간소화할 수 있는 혁신적인 잠재력이 있습니다. 다음은 머신 러닝이 웹 개발자와 웹 마스터에게 제공 할 수 있는 기능을 요약 한 것입니다.



기존의 데이터 마이닝에 대한 동적인 대안 제공


이미지 2

출처: www.vpnsrus.com  


정교한 머신 러닝 기술이 출현하기 오래 전에 기존의 데이터 마이닝 기술이 존재했습니다. 이러한 기술을 통해 데이터 번들에서 중요한 패턴을 식별할 수 있었습니다. 그러나 머신 러닝 이전에는  패턴이 발견되더라고 어떻게 해야하는지에 대한 문제는 인간이 결정하는 것이었습니다. 머신 러닝은 기존 기술이 할 수 있는 모든 작업을 수행할 수 있지만 감지된 패턴에 대한 응답을 자동화합니다.


예를 들어, 웹 사이트에서 고객의 검색 기록을 보고 있다고 가정해 보겠습니다. 머신 러닝은 이력을 통해 고객이 가장 관심있는 제품을 찾은 다음 해당 제품을 자동으로 제공하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 일부 마케팅이 간소화되고 자동화됩니다.



더 나은 고객 행동 이해


고객의 행동을 살펴보면, 때때로 체계적이지 않고 명백하게 랜덤한 사건과 행동에 대해서 혼란스러워지는 것을 당연 시 할 수  있습니다. 그러나 머신 러닝은 숨겨진 패턴을 보고 그에 따라 대응합니다. 데이터는 검색 기록 뿐만 아니라 웹 사이트에서 발생할 수 있는 고객 간 대화로 부터도 수집될 수 있습니다. 이러한 아이디어는 간단합니다. 데이터 세트가 완전할 수록 보다, 효율적이고 타겟팅된 설계를 고려할 수 있습니다.



개인화 된 컨텐츠 및 정보 전달을 위한 보다 정확한 타겟팅


귀하의 웹 사이트가 제품을 판매하는 것이 아니라, 컨텐츠를 제공하는 데 특화된 경우에도 머신 러닝이 여전히 도움이 될 수 있습니다. YouTube와 같은 웹 사이트는 사용자가 과거에 이미 보고, 좋아했으며, 그렇지 않은 경우 긍정적으로 반응한 종류의 동영상을 기준으로 추천하는 동영상을 기반으로 합니다. 개발 중인 웹 사이트의 주제와 상관없이, 그 과정에서 머신 러닝을 통해 더 정확하게 집중해야 할 부분을 찾을 수 있습니다.



검색 결과 및 제품 검색 향상


머신 러닝은 대량의 데이터를 수집하여  고객이 원하는 것에 가장 가까운 제품을 추천할 수 있습니다. 더 많이 가질수록, 더 많은 무작위 검색 속에서 중요하지 않은 것을 구분하고 차단하며, 알고리즘이 합법적인 제품에 관심을 가져오도록 유도하고, 정확한 추가 추건 사항을 고객에게 제공할 수 있습니다.



웹 사이트 및 앱 개발 간소화 및 가속화


AI 웹사이트 빌더(Builder)은 아직 걸음마 단계인것이 현실입니다. 그들이 웹사이트와 앱을 위해 생산한 코드는 엉뚱하고 편집하기 어렵고, 정중하게 표현하기에는 미적으로 의심스러울 수 있습니다. 하지만 기술이 발전함에 따라, 랜딩 페이지와 같은 비교적 간단한 작업이 쉬워지고, 대신 개발자나 디자이너가 보다 수준 높은 창의적 아이디어를 낼 수 있도록 도울 것입니다.


머신 러닝은 현장 운영 후 문제 해결 및 개선 분야에서도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 설계에 영향을 준 기능 및 결함에 대한, 사용자 불만 사항을 검사하는 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 일반적인 사용자 불만 사항을 검토하면 개발자가 수정 조치를 취하거나 향후 프로젝트에서 이러한 함정을 피할 수 있습니다.



사이버 보안 위협을 제거하거나 선제 적으로 대응


회사 서버에 대량의 고객 데이터를 저장하는 비즈니스를 운영하는 경우, 자동으로 해커들의 대상이 됩니다. 웹 사이트 나 온라인 비즈니스에는 효과적인 사이버 보안이 필수적입니다. 좋은 소식은 악성 코드 공격이 예측 가능한 패턴 따르는 경향이 있어, 이를 막는 것은 머신 러닝 알고리즘의 반복적인 작업을 통해 가능하다는 것입니다.


예를 들어, 알고리즘을 사용하여 이전 시도에서 사용된 특정 언어를 검사하고 수신 전자 메일과 비교하여 피싱 사기를 탐지 할 수 있습니다 다른 머신 러닝의 용도는 새로운 위협이나 진화하는 위협에 잘 대응하기 위해 소프트웨어 나 하드웨어를 업데이트하거나 재구성해야 할 때를 알려주는 것 또한 포함됩니다.


여기서 중요한 아이디어는 귀하가 구축하고 온라인으로 만드는 모든 웹 사이트가 보안 위험을 감수한다는 것입니다. 머신 러닝은 해당 영역에서 최소한의 마음의 평화를 줄 뿐만 아니라 이에 따르는 비용을 줄일 수 있습니다.



근본적으로 변화하는 웹 개발


이미지 3
출처:https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*QOzYfH9BwxpYrSH7B5bFsg.png를


AI/ML로 구동되는 웹사이트와 앱 빌더가 인간 프로그래머(yet)의 효과적인 대체가 아니더라도, 복잡한 웹 디자인 프로세스와 창의성과 직관에 대한 필요성을 감안할 때, 알고리즘으로 오프로딩될 수 있는 모든 작업을 장점으로 받아 들일 수 있습니다. 앞으로 우리는 더 많은 것을 기대해볼 수 있습니다. 이러한 '똑똑한' 웹사이트 빌더를 위협으로 보기보다는 개발 업계 종사자들이 이들을 도구로 활용하는 것을 받아들여야 합니다. 


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