스마트한마케터들을위한 머신러닝가이드
목차 머신러닝 (ML) 은 과연무엇일까요? 데이터는이와어떠한 관련이있을까요? 인공지능 (AI) 과 머신러닝은어떤 차이가있을까요? 인간 vs. 머신 : 두뇌전쟁 머신러닝은현재어떻게 활용되고있을까요? 미래는어떤모습일까요?
바야흐로, 제2차기계의시대에접어들었습니다. 지난수십년동안기계들의등장과이것이인류에게어떤의미가있는가하는것은뜨거운관심의대상이었습니다. 로봇에의한인류멸망이라는종말론적인전망에서로봇이우리의삶을더낫게만들어준다는유토피아적인전망까지, 미래에대한전망은다양합니다. 그러나지능형머신은이미일상생활의영역에들어와조용히자리를잡았습니다. 기계는우리질문에답을하고 (Alexa, 오늘일기예보는어때?), 취향에맞는영화를추천해주며 ( 고마워, Netflix!), 조만간대리운전도해줄것입니다. ( 곧보자 ~ Waymo) 실제우리주변에존재하는기계들은금속골조만남은몸에위협적인붉은눈을한터미네이터나인간의모습을하고있지만피부가벗겨지면전선과마이크로칩이드러나는휴머노이드들과는거리가있습니다. 이들은잘보이지는않지만늘우리주변에있으며, 스마트디바이스에서구글검색을지원하고우리가이전에는할수없었던일들을할수있도록돕고있습니다. 인공지능의원동력으로가장중요한진보중하나라고할수있는것이바로머신러닝입니다. 오늘날제공되는고도로맞춤화된마케팅등머신러닝의활용범위는매우넓습니다. 그러나많은사람들이이에대해아직들어본적이없거나, 잘알지못하고, 혹은두려워하기도합니다. 과학자마리퀴리가말한것처럼 인생에서두려워할것은아무것도없으며, 모든것은이해의대상일뿐 입니다. 머신러닝에대한오해를풀어보고, 커머스마케팅이존재하는현대의세상에서머신러닝이어떠한역할을하고있는지살펴보도록하겠습니다.
머신러닝 (ML) 은과연무엇일까요? 머신러닝 (Machine Learning) mach.ine / learn.ing 머신러닝은명시적으로프로그래밍을하지않아도컴퓨터가학습을할수있도록해주는인공지능의한형태입니다. 컴퓨터에게특정작업을완료하는데필요한모든것을말해주지않아도, 머신러닝은컴퓨터가데이터를활용해지속적으로최적화해나가면서 " 스스로깨달을수 " 있도록해줍니다. 더많은데이터가유입되면, 컴퓨터는더많이학습을하고, 시간이흐르면서더스마트해져서작업을수행하는능력과정확도가향상됩니다. Google 의인공지능연구프로젝트인 'Google Brain' 은처음으로머신러닝을사용해수많은이미지중에서객체, 정확하게는고양이의이미지를찾아내는데성공했습니다. 연구팀은 16,000 개의컴퓨터프로세서로구성된신경망을구축하고, 이신경망에 YouTube 에올라온 1 천만개의이미지를보여주었습니다. 그리고난후, 20,000 개의여러다른물체들을보여주었습니다. 어떤것이고양이인지알지못하는상태에서, 신경망은물체들가운데고양이이미지를모두정확하게찾아내기시작했습니다. 중요한점은데이터에표식이되어있지않았다는것입니다. 어떠한이미지에도 " 고양이 " 라는꼬리표가달려있지않았고, 고양이가어떻게생겼는지를설명해주는프로그램도없었습니다. 시스템은사전에정보를입력하지않은상태에서고양이이미지를학습한것입니다. 머신러닝은방대한양의데이터를분석할수있고인간의역량으로는불가능한속도와정확도로반응할수있다는점에서대단히흥미롭습니다. 밀리세컨드내에비드를설정하고거래를진행하거나, 1 천만개의사진을보고어떤것이고양이인지를정확히파악해낼수있습니다.
인공지능과머신러닝은어떤 차이가있을까요?
인공지능 (Artificial Intelligence, AI) ar ti fi cial / in tel li gence 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 은지능적인인간의행동을모방하는기계의능력을말합니다. AI 는보통일반지능 (general intelligence) 와응용지능 (applied intelligence) 의두그룹으로나뉘어집니다. 응용 AI (Vertical AI 또는 Narrow AI 라고도함 ) 일반 AI (Strong AI 또는 Full AI 라고도함 ) 응용 AI 는주식매매나맞춤형광고처럼특정니즈에특화된 " 스마트 " 시스템을말합니다. 인간이할수있는모든작업을수행할수있는시스템과디바이스를말합니다. 이들은공상과학영화에나오는드로이드 (droid) 와유사합니다. 그리고우리가 ' 미래 ' 하면떠올리는것도바로 AI 입니다. 머신러닝은인공지능의하위영역 이미지인식, 자연언어처리등 AI 영역에서이뤄지는대부분의진보를추진합니다. 딥러닝 (Deep Learning) 딥러닝은 ML 의하위영역으로, 지난몇년간우리가경험한 ML 과 AI 의진보에주요한영향을주었습니다. 이는또한이미지와음성인식을통해증강현실과가상현실기술의발전에도지대한공헌을했습니다. 딥러닝 (Deep Learning) 은인간의뇌구조에서영감을얻은첨단기술로, 인공신경망을사용해인간의뇌세포와유사한방식으로데이터를처리합니다. 방대한양의데이터를신경망으로유입시켜, 데이터를정확하게구분하도록시스템을 " 교육 " 시킵니다. 오늘날의수퍼컴퓨터와빅데이터의등장은딥러닝을현실화하는데도움을주었습니다. AR 과 VR 에대한추가설명 요몇년간 AR(Augmented reality) 과 VR(virtual reality) 은마케팅분야에큰파장을몰고왔습니다. 이기술들은제대로실행하기가더까다롭지만더본능적이고감성적이기때문에큰영향을줄수있습니다. 몰입형브랜드경험에서는이미내것이된것같은느낌을주는콘텐츠를따라올만한것이없습니다. 가상으로다이아몬드반지를껴보는것에서리모델링된주방을둘러보는것까지, AR과 VR 마케팅기법은지속적으로성장해나갈것입니다.
머신러닝은현재어떻게 활용되고있을까요? 머신러닝은광범위한업계에서빠른속도로진보하고있습니다. 머신러닝의가장중요한 5 가지활용사례는다음과같습니다.
의료진단 머신러닝은의료이미지를판독하여암을발견하고병리학보고서에기반해진단을내리는데사용되고있습니다. 1 한연구조사에따르면, 환자에게공식적인진단이내려지기전에, 컴퓨터가한해동안암의 52% 를발견한것으로나타났습니다. 2
자연언어처리 (Natural Language Processing) 머신러닝시스템은인간의언어를이해하고이에대응하는역량이점점늘어가고있습니다. 일부 NLP 의활용사례로는기계번역, 음성인식, 감정분석등이있습니다.
온라인검색 머신러닝은과연무엇일까요? 검색엔진은머신러닝을사용하여검색결과를향상하고, 쇼핑고객들이검색을할때마다보다더나은경험을제공하기위해이들의행동으로부터지속적으로학습을합니다. 인공지능과머신러닝은어떤차이가있을까요? 머신러닝은현재어떻게활용이되고있을까요? 데이터는이와어떠한관련이있을까요? 인간 vs. 머신 : 두뇌의전쟁 미래는어떤모습일까요?
스마트카 스마트카는자율주행뿐만아니라, 소유자의선호도를학습하고이들이좋아하는것과싫어하는것에기반하여자동으로설정을조정하는데도머신러닝을사용합니다.
마케팅맞춤화 온라인쇼핑몰과브랜드들에게, 머신러닝은고객들에대한방대한데이터세트를분석하고각개인의행동, 구매및선호도에기반해맞춤화된소통을제공하는데도움을줄수있습니다. 각고객에대한더많은정보를학습해나가면서, 시스템은효과적으로올바른상품, 올바른광고, 올바른비드를예측할수있게됩니다.
데이터는이와어떠한 관련이있을까요? 머신러닝의세상에서는데이터가전부입니다.
성공적인머신러닝을위해서는시스템을 " 훈련 " 시키는막대한양의데이터가필요합니다. 갓난아이가주변세상을배워가듯, 머신러닝시스템도유입되는데이터로부터학습합니다. 데이터가더많을수록, 더많은것을학습할수있습니다. 최근몇년간, 새로운기술과수집된방대한양의데이터덕분에장족의발전이이루어져, 과학자들은전에는불가능했던규모로실험을확장할수있게되었습니다. Google Brain 이고양이를파악하는데는다음이필요했습니다. 16,000 대의컴퓨터프로세서 1 천만개 YouTube 동영상 인공지능망에 10 억개노드연결 3 일간의 " 훈련 " 인간의뇌가기능을하려면다음이필요하다는것에비하면이는아무것도아닙니다. 약 860 개의신경세포 약 100 조이상의시냅스
마케팅맞춤화를예로들어데이터의중요성에대해살펴보겠습니다. 크리에이티브광고의요소는크게 7 가지즉, 이미지, 태그라인, 이름, 형식, 색상, 카피, CTA( 콜투액션 ) 로나눠질수있습니다. 광고형식은데스크톱, 모바일, 태블릿등다양한디바이스와수많은제휴매체사, 광고익스체인지등에맞춰최적화되어야합니다. 이뿐만아니라수십억명의고객들은저마다선호도가다릅니다. 이모든것들로인해, 광고는수백억개의형태를띨수있습니다. * 인간의역량으로는그러한수준의맞춤화가불가능합니다. 그러나머신러닝으로는가능합니다. 머신러닝시스템은쇼핑고객들에대한모든데이터를분석하고그정보를특정디바이스또는제휴매체사나브랜드의형식요구사항및가이드라인과결합하여, 각고객에완전하게맞춤화된광고를밀리초내에생성할수있습니다.
인간 vs. 머신 : 두뇌의전쟁 : 인공지능의우월성에대해서는잘알려져있습니다. 더빠르고, 오류를내지않으며, 편견을갖지않습니다. 그러나머신들이정말 모든일을인간보다더잘처리해낼까요?
기계가창의적이될수있을까요? 예술 답은간단합니다. 그렇지않다라는것입니다. 기계는상상력이없습니다. 그리고무엇보다도진정으로세대를초월하는작품을구상하는데필요한감성이없습니다. Google의 Project Magenta는이러한문제를해결하는것을목표로하지만, AI가만든음악과미술이인간의창작품을따라잡으려면몇광년의시간이필요할것입니다. 만들어진노래들은단순하고감정이담겨있지않습니다. 그림들은흥미롭긴하지만목적의식이부족하기때문에보는이들의마음을움직이지못합니다. 공감력과비예측성은인간의뇌가창작능력을발휘하는데도움을주어기술적으로는 " 불완전 " 하지만훨씬더우월한결과물을생성해줍니다. 기계들이우리를구시대의유물로 만들까요? 창의적이지않은작업 기계들이진보하고자동화가가속화됨에따라, 일부는사람들은일자리를잃게될지도모른다는우려를하고있습니다. 걱정할필요가없습니다. 기계들은반복적이고분석이필요한작업들을대체할것입니다. 정밀함, 정확함, 그리고세부사항에대한완벽한집중을필요로하는직업들이그대상이될것입니다. 그러나, 위에서말한것처럼, 열정이나직관적인 " 감 " 을사용하는작업에서는기계들은계속보조역할로머물러있을것입니다. 이는 Criteo 가후원한 IDC 의백서 " 기계가창의적이될수있는가? 기술이어떻게마케팅맞춤화와관련성을변화시키는가 " 에서입증이되었습니다. 머신러닝은인간의창의성을증강하고인간혼자의힘으로는해낼수없는대규모의맞춤화를통해마케팅관련성을제공함으로써, 광고에서보다크고중요한역할을수행하게될것입니다. *
미래에서는일자리 상실이아니라어떻게일자리를재정의하는지가관건입니다. 스마트한마케터들은게임에서승리할 것입니다. 머신러닝이반복적인데이터준비작업이나분석작업을수행할필요가없도록만들어주기때문에, 크리에이티브담당자는관련성과실시간행동데이터의흐름에기반해창조적인아이디어를내는데더많은시간을할애할수있습니다. 크리에이티브담당자들이지속적으로 ' 기본적인 ' 크리에이티브콘텐츠를제공하고, 기계는관련성있는맞춤화된커뮤니케이션을대규모로제공하는데이용될것입니다.* 또한일부전망이맞다면, 그리고일부실리콘밸리중역들이요구하는것처럼보편적인기본소득 (Universal Basic Income) 이도입되면, AI 는우리가더크게생각하고창조적이될수있도록더많은여가를제공해줄것입니다. 그리고그로인해우리는막대한혜택을얻을수있게될것입니다. 기계의도움을받음으로써크리에이티브담당자는지속적으로소스콘텐츠자산을생성하고, 머신러닝은크리에이티브변수들을결합하여, 광고의프레임내에서관련성을극대화하고고객의참여를유도하는효과적인조합을만들어낼수있습니다.* * " 기계가창의적이될수있는가? 기술이어떻게마케팅맞춤화와관련성을변화시키고있는가 " IDC 백서, Criteo 후원, 2017 년 7 월
머신, 인간... 또는함께? 인간의뇌와기계의뇌. 어떤뇌가특정직업에더적합할지알아보십시오. 머신 운전기사 기계가운전하는자율주행차가더안전한것으로나타났습니다. 2016 년 Google 의자율주행차는 636,000 마일을주행했지만, 인간의개입이필요한경우는 124 건뿐이었습니다. 2016 년버지니아대학교통연구소가수행한연구에따르면, 자율주행차는충돌사고발행율도훨씬낮았습니다. 계산대직원 / 판매직원 반복적이고예측가능한직업이기계로대체될위험이더높습니다. 2016 년토쿄의한휴대폰매장은전체직원을로봇으로교체했습니다. 5 그리고 Taco Bell 의모회사 CEO 는앞으로 10 년후에는기계가직원을대체할수있을것이라고말했습니다. 6 인간 심리치료사 이직업에필요한감성과관계구축은현재 AI 가가진능력밖의일입니다. 심리치료사와환자간에신뢰를구축하려면공감이필요합니다. 그리고이는 AI 가할수있는일이아닙니다. 작가, 예술가, 음악가 창의적인직업군은안전합니다. 현재로서는그렇습니다. Google 의 Project Magenta 는 AI 를미술과음악창작작업에이용하는방법을모색하고있지만, 아직까지는보조역할에가깝습니다. 함께 의사머신러닝은환자데이터를분석하고반복적인진단작업을하는데유용한것으로드러났습니다. 아직까지는인간들이응급조치를취하고복잡한진단을내리며로봇이할수없는많은다른작업들을수행할필요가있습니다. 커머스마케터 머신러닝은일정시간에걸쳐제공되는맞춤화된광고의 크리에이티브콘텐츠를재정의하고있지만, 광고의모든것은인간이창조하는컨셉과디자인에서비롯됩니다. *
미래는어떤 모습일까요? 머신러닝으로지원되는 AI 가우리의미래에어떻게 영향을줄지사람들마다다양한생각을가지고 있습니다.
사회전체적으로우리가환경을보호하고, 질병을치료하며, 우주를탐험하는데도움을주고, 우리스스로를보다잘이해할수있도록해준다면, AI 는가장위대한발견중하나가되지않을까합니다. Demis Hassabis 공동창업자 & CEO, DeepMind 앞으로수십년동안인류가직면한큰도전과제들에대한해답을향해한걸음더나갈수있는기회가생겼습니다. AI 는이러한과정을달성하는데핵심적인기술이될것입니다. Ray Kurzweil 작가, 발명가, 미래전문가 AI 위주의세상이될것으로봅니다. 모든고객들이인공지능, 머신러닝, 딥러닝으로부터전혀새로운차원의생산성을확보할수있게될것입니다. Marc Benioff CEO, Salesforce
머신러닝과인공지능이지속적으로성장을해서, 우리의삶에서더큰역할을하게 될것이라는사실은의심의여지가없습니다. 그러나얼마나많이, 또얼마나빨리 그렇게될지는두고볼일입니다. 머신러닝덕분에가능해질일들과그시기는다음과같습니다. 곧실현 점진적으로실현 언젠가는실현가능 로봇운전차량이출근 / 통학지원 더안전한무인자동차는스트레스감소를의미합니다. ( 주차공간확보경쟁은이제그만!) 로봇이세워주는은퇴계획 각개인에맞춤화된가장스마트한투자계획을세워줍니다. 로봇이만들어주는점심샐러드 매번완벽한양의드레싱이포함됩니다. 로봇이심판을보는조기축구 더정확하게파울을잡아내고벌칙을적용합니다. 로봇 ' 로지 ' 가해주는집안청소 바닥이너무깨끗해서광이날정도입니다! 가상의사가측정해주는바이탈사인 다정상수치로나오네요. 로봇이수행하는과학연구 수년간수집한산더미같은데이터속에그런새로운사실이숨어있을것이라고누가상상이나했을까요? 로봇의의한우주및심해탐험 미지의영역에감춰진비밀들을이제드디어발견할수있게되는군요! 나노봇으로인체내부의질병치료 수술이줄어들고비침해적인치료가가능해져환자들이더행복하고건강해집니다. AI 로기후변화문제해결 이제달나라로이주할필요가없게되었네요. 인간과로봇이수퍼휴먼사이보그로통합 더나아질까요아니면더나빠질까요? 여러분이결정하십시오.
ML 과 AI 를둘러싸고수많은불확실성이존재하지만, 역사가말해주듯, 인간의적응력은뛰어납니다. 머신러닝을위협이아니라긍정적인변화를만들수있는기회로여겨야합니다. 인간의창의성에머신러닝의효율성을결합하면, 마케터들이대규모로고객들에게보다나은브랜드경험을제공하는데도움이됩니다. 머신러닝을이용해의사는환자들에게더나은치료를제공하고, 과학자는새로운발견을하며, 지역사회는다양한문제를해결할수있습니다. 이는머신러닝이가진잠재력의극히일부분일뿐입니다. 요점 : 미래는밝습니다. 전보다더나아질것이기때문입니다.
축하합니다! 머신러닝의기본개념을전부마스터하셨습니다. 보다자세한내용을원하십니까? Criteo 의 Resource Center 에서다음과같은유용한자료들을확인해보십시오. 스마트마케터들을위한옴니채널가이드 > 스마트마케터들을위한리타게팅가이드 > * " 기계가창의적이될수있는가? 기술이어떻게마케팅맞춤화와관련성을변화시키고있는가 " IDC 백서, Criteo 후원, 2017 년 7 월 1 https://www.nytimes.com/2016/12/14/magazine/the-great-ai-awakening.html 2 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/09/30/what-are-the-top-10-use-cases-for-machine-learning-and-ai/#27bbccec94c9 3 https://www.nytimes.com/2014/02/04/opinion/brooks-what-machines-cant-do.html 4 https://www.theguardian.com/us-news/2017/jun/26/jobs-future-automation-robots-skills-creative-health 크리테오소개 크리테오 (NASDAQ: CRTO) 는머신러닝기술을기반으로브랜드와기업들의매출과이익을극대화해주는글로벌커머스마케팅리더입니다. 2,800 명의크리테오직원들이전세계 18,000개고객사들과수천개프리미엄매체사들을통해소비자들의관심과니즈에맞는상품과정보를제공하여높은마케팅퍼포먼스를달성할수있도록합니다. 크리테오는연 6,000억달러가넘는커머스매출에대한빅데이터를분석하고있으며, 이를바탕으로브랜드와기업의마케터와매체사들이협업을통해높은퍼포먼스를달성할수있도록커머스마케팅에코시스템을구축하고있습니다. 보다자세한정보는 www.criteo.com/kr을방문하십시오. 5 https://www.wired.com/2017/08/robots-will-not-take-your-job 6 http://www.businessinsider.com/jobs-at-risk-of-being-replaced-by-robots-2017-3