[이버즈 - 김태우 기자] 요즘 온라인에서 심심찮게 볼 수 있는 단어가 ‘머신 러닝’이다. 빅데이터, 딮러닝, 인공지능, 데이터 마이닝 등 유사 단어가 이미 쓰이고 있는 상황에서 머신 러닝이라는 단어까지 나온 것.
머신 러닝(Machine Learning)은 무얼 말하는 걸까? 영어 단어만 보면 기계 학습이지만, 정확한 뜻은 예측결과의 향상 또는 데이터 패턴을 기반으로 결과를 알아내는 컴퓨터의 학습을 위한 방법을 말한다. 데이터의 훈련 및 학습 과정을 이용해 예측 모델의 개발에 중점을 둔 기술이다.
이렇게 이야기해도 잘 안 와 닿는 이가 많을 터. 쉽게 예를 들어 보면, 문자 인식 기술 초창기에는 컴퓨터의 손 글씨 인식률이 낮았다. 하지만 다양한 손 글씨 데이터를 컴퓨터에게 입력(학습)함으로 인해 점점 인식률이 높아졌다. 미국에서는 1997년까지만 하더라도 우편물에 손으로 쓴 주소를 자동 처리할 수 있는 것이 10% 정도였다. 그만큼 인식률이 낮았다. 하지만 2013년에는 1500억 개의 우편물을 자동으로 처리한다. 98% 이상을 기계가 정확하게 인식한다.
1월 21일 한국마이크로소프트가 내놓은 서비스가 바로 이런 머신 러닝을 클라우드에서 쓸 수 있게 해주는 서비스다. 이름하여 ‘마이크로소프트 애저 머신 러닝(Microsoft Azure Machine Learning)’. 이 서비스는 그동안 막대한 양의 데이터 저장 용량과 컴퓨팅 파워 등 비용 및 복잡성 문제 때문에, 도입 장벽이 높았던 머신 러닝을 누구나 비용 효율적이고 쉽게 이용할 수 있도록 만들었다.
별도의 소프트웨어 및 하드웨어 설치 없이 브라우저에서 언제 어디서든 애저에 로그온하고 사용할 수 있으며, 가상머신 상의 SQL 서버나 마이크로소프트 애저 HD인사이트(HDInsight)를 포함해 애저 데이터 애셋의 기존 데이터를 그대로 활용할 수 있다. 크나큰 자원이 필요한 머신 러닝을 쉽고 효율적으로 쓸 수 있는 것.
구성은 검증된 마이크로소프트 알고리즘으로 클라우드 상에서 예측 분석 모델을 수립하고 테스트할 수 있는 머신 러닝 스튜디오(Machine Learning Studio), 수 분만에 웹 서비스와 같이 모델을 실행할 수 있는 머신 러닝 API 서비스(Machine Learning API Service) 등으로 이루어진다.
MS는 머신 러닝이 IoT와 연동해 다양하게 활용될 것으로 내다보고 있다. IoT를 통해 수집한 데이터를 기반으로 머신 러닝이 예측하게 된다.
개발자라면 머신 러닝을 활용해 앱 개발을 해보는 것도 새로운 기회가 될 것으로 보인다. 예를 들어 교통 정보 앱을 만들었다면, 머신 러닝을 활용해 교통 데이터를 결합해 볼 수 있다. A라는 지역이 택시 잡힐 확률이 낮다면, 사용자에게 대중교통을 이용하는 것이 더 효율적이라는 제안을 줄 수 있다.
마케팅, 수요 예측, 의료 분야에서의 예방, 금융 부정거래 탐지, 예측적인 유지관리, 스마트 빌딩 등 다양한 용도에 접목할 수 있다.
한국마이크로소프트 김경윤 상무는 “이번 애저 머신 러닝 론칭은 기업과 사용자들이 비즈니스 혁신에 도움을 줄 수 있도록 생산성과 플랫폼을 제공하겠다는 마이크로소프트 전략의 일환이다”라며 “스타트업부터 중소기업, 대기업까지 모두 활용할 수 있으며 데이터가 발생하고 예측이 필요한 모든 분야에 인사이트를 줄 수 있다”고 밝혔다.
김태우 기자 tk@ebuzz.co.kr