[빅데이터] 인공지능 시대의 비즈니스 전략 (1부 정리)

1부 도구의 이해

1장 인공지능이란 무엇인가

인공지능의 구성요소

• 머신러닝
• 자연어 처리
• 컴퓨터 감각
• 자동 추론
• 지식 표현

데이터 드리븐 비즈니스

인공지능을 본격적으로 활용하는 경영을 데이터 드리븐 비즈니스, 즉 데이터 주도 비즈니스라고 한다. 데이터를 분석하는 행위, 이를 바탕으로 어떤 판단을 하는 행위 등을 인간이 아니라 컴퓨터가 하도록 한다는 것이 핵심.

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2장 머신러닝이란 무엇인가

머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 것처럼 하는 기술이다.

스스로 학습한다는 의미에 대한 오해

‘자동차의 바퀴가 인간의 다리와 같은 역할을 한다.’ ≠ ‘자동차의 바퀴와 인간의 다리는 같은 것이다’

작동방식에 따른 유형 분류

• 지도 학습
• 비지도 학습
• 강화 학습

머신러닝 알고리즘과 딥러닝

• DNN(Deep Neural Network) : 딥러닝의 기본 개념. 신경망의 중간층을 깊게 쌓은 것. 딥러닝의 가장 기본적인 형태이다. 테이블 형식의 데이터를 잘 처리하므로, 엑셀의 표처럼 생긴 데이터가 있고 원하는 결과가 명확하다면 DNN을 활용
• CNN(Covolutional Neural Network) : 그림, 사진, 영상과 같은 시각적 이미지를 주로 처리하는 알고리즘. ‘복잡하다'라는 뜻의 ‘Covolutional’ 이 붙었는데, 무언가를 처리할 때 나누어서 계산하여 그 다음 단계로 넘기기 때문이다.
• RNN(Recurrent Neural Network) : 사람의 말을 알아듣거나 번역 등의 언어를 처리할 때 쓰는 알고리즘. 순서가 중요한 데이터를 처리, 작곡할 때도 사용. ‘반복한다'의 ‘Recurrent’가 쓰인 이유는 단계마다 계속 그 전 단계를 반복하여 학습하기 때문이다. 앞에, 그 앞에, 또 그 앞에라는 순서 개념을 가지고 있고 이전 단계들을 함께 처리한다.
• GAN(Generative Adversarial Network) : 딥러닝 생성에 응용하는 모델. 무언가를 만드는 부분과 만든 것을 평가하는 부분이 서로 대립하면서 성능이 계속 좋아지게 만드는 원리

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3장 도구로서의 인공지능

머신러닝이 하는 데이터 분석

• 켄쇼의 리포트 : 자료 검색, 시작 동향 분석, 투자 조언 제공
• IBM의 왓슽 포 온콜로지 : 의료 데이터를 분석하고 인사이트 제공

어디에나 쓸 수 있는 예측

• 상담 의도 예측 : 고객이 왜 전화를 하는 지 미리 예측해서 고객마다 다른 메뉴를 들려주는건?
• 스팸 전화 필터링

예측으로 하는 진정한 개인화

• 넷플릭스의 개인화 추천

시각 인지력의 활용

• 의료 이미지 판독
• 월마트의 진열대 스캔 로봇

콘텐츠 생성에 활용

• 애니메이션 만들기
• 그림그리기
• 소설 쓰는 인공지능
• 작곡하는 인공지능
• 그림그리는 인공지능

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4장 오해 속의 빅데이터

빅데이터는 SNS 분석이 아니다

트위터와 같은 SNS 텍스트 데이터를 분석하면서, 이에 대한 분석을 빅데이터 분석으로 소개하게 되었고 SNS 텍스트 분석을 빅데이터 분석 자체로 알게 된 것이다. 따지고 보면 SNS 텍스트 분석이라는 빅데이터 분석의 일부이다.

대상이 아닌 수단으로서의 빅데이터

우리는 빅데이터를 빅데이터 ‘기술'로 이해해아한다. 분석한 대상으로서의 그 무엇이 아니라, 예전에는 다루기 힘들었던 아주 큰 데이터도 쉽고 빠르게 처리할 수 있게 해주는 기술의 집합으로 인식하는 것이 도움이 된다.