머신러닝 정의와 중요성

예를 들어, 사용자가 100만 명이 있고, 지금 광고 500개가 있는데

그 중에서 새로운 광고가 1개가 나왔습니다.
그것을 누구에게 보여줄지는 머신러닝은 모릅니다.



그러면 대충 이전의 경험으로 봤을 때, 100명에게 보여줬는데 누가 클릭했을까?
아! 그 사람들은 아이폰을 사용하는 사람들이겠다!
다음부터는 아이폰을 사용하는 사용자에게 많이 보여줄 수 있겠죠.
하지만 갑자기 성과가 떨어졌습니다. 알고 보니까 아이폰에 새 게임이 갑자기 출시되었고,
사람들이 갑자기 그것을 하지 않기 시작했습니다.



이런 식 가설을 세우면서 검증과정을 거쳐 개선을 하며 최신 트렌드를 찾아가는 것이 됩니다. 때문에 실시간으로 계속 변화되는 것이 중요하고, 머신러닝에 학습이라는 것이 있다고 이야기합니다.

머신러닝의 성과를 높이기 위해서는 머신러닝 알고리즘을 사용하여
데이터를 분석하고 가설을 만들고, 많은 과정 속 변수를 제어한 후 가설을 검증하는 과정을 거칩니다.
또한 데이터가 많이 모이면 더 많은 변수를 고려하여 더 정확한 판단을 내릴 수 있게 됩니다.

머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고 학습하여 판단을 내리는 기술입니다.
예를 들어, 만약 100명 중에서 50명은 아이폰을 사용하고
50명은 삼성폰을 사용한다면, 새로운 광고를 누구에게 보여줄지 머신러닝은 모릅니다. 그
래서 머신러닝은 이전의 경험으로 봤을 때,
아이폰을 사용하는 사람들에게 많이 보여주는 것이 좋다고 판단합니다.
하지만 갑자기 성과가 떨어졌다면, 머신러닝은 그 이유를 찾아내기 위해 데이터를 분석하고 알고리즘을 사용하여 새로운 판단을 내리려고 합니다.
이렇게 머신러닝을 이용하여 데이터를 분석하고 학습하여 더욱 정확한 판단을 내릴 수 있습니다.

예를 들어, 광고를 보고 활동을 하는 사람들의 정보를 수집할 수 있습니다.
모바일에서 게임 광고를 보고 설치 및 결제를 하는 사람들의 정보를 추적할 수 있습니다.
이러한 정보를 바탕으로 머신러닝은 광고 타겟을 정하고, 성과를 측정할 수 있습니다.
이렇게 수집된 정보를 기반으로, 광고 클릭률과 성과를 개선할 수 있습니다.

머신러닝을 믿는 이유는 머신러닝이 데이터를 분석하고 학습하여 판단을 내릴 때,
사람의 감정이나 편견과 같은 주관적인 요소를 배제하고 더욱 정확한 판단을 내릴 수 있기 때문입니다.
따라서 머신러닝을 이용하면 성과를 높일 수 있습니다. 초등학생도 이해하기 쉽게 예시를 들어보겠습니다.

머신러닝은 간단히 말하면, 기계가 사람이 하는 것처럼 자동으로
어떤 작업을 수행하기 위한 학습 과정을 말합니다. 가령, 만약 특정 사람들에게 광고를 보여 주었고 이것이 좋은 결과를 만든다면, 머신러닝은 그 결과를 기억해 그 결과를 반복하여 다시 사용할 수 있게 됩니다.
또한 가설을 만들고, 많은 과정 속의 변수를 통제한 후,
가설을 검증하는 과정을 거치면서 실시간으로 계속 변화되는 트렌드를 찾아가는 것이 됩니다.