소개
많은 사람들에게 머신러닝은 업계에서 유행하는 또 하나의 개념처럼 보일 수 있습니다. 하지만 머신 러닝 기술은 이미 비즈니스의 핵심을 차지하고 있으며 앞으로도 계속 사용될 것입니다. 챗봇과 대화하거나 취미를 기반으로 온라인에서 선호도를 파악하는 것은 인공지능 및 머신러닝과 상호작용하는 기본적인 예입니다. 인공지능과 머신러닝은 그 범위를 넘어 오늘날의 마케팅 전략에 적극적으로 활용되고 있습니다. 인공지능 콘텐츠에 대한 구글의 반응에 대해 알아야 할 모든 것을 소개합니다.
오늘날의 광고 산업은 끊임없이 진화하고 있으며, 브랜드는 이를 따라잡기 위해 노력하고 있습니다. 또한 디지털 공간의 혁신은 사람들이 브랜드와 소통하는 방식을 바꾸고 있습니다. 기업들은 데이터를 분석하고 개인의 선호도에 맞춘 마케팅 전략과 광고를 제작하여 이를 활용합니다. 개인화된 광고 캠페인은 쿠키가 필요 없는 미래를 향한 길을 열어가고 있으며, 마케터는 소비자에 대한 데이터가 있든 없든 소비자에게 다가갈 수 있는 더 많은 방법을 찾아야 할 것입니다.
머신 러닝이란 무엇인가요?
머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 문제에 대한 해결책을 직접 제공하지는 않지만 필요한 해결책을 적용할 수 있는 학습 솔루션을 제공한다는 특징이 있습니다. 머신러닝은 수많은 비정형 데이터를 검토하는 지루한 작업을 줄여줍니다. 브랜드가 마케팅 캠페인, 특히 광고에 사용할 수 있는 동일한 데이터 로부터 가치 있는 인사이트를 제공합니다.
광고에서의 머신러닝은 기술을 통해 정보를 수집하고 분석하여 작업의 질을 향상시킬 수 있는 결과를 제공하는 프로세스입니다. 마케터는 수집된 데이터에서 얻은 인사이트를 사용하여 콘텐츠를 개인화하고, 적합한 오디언스를 타겟팅하고, 미디어 구매에 영향을 미치는 등 다양한 방법으로 활용할 수 있습니다.
머신러닝은 딥러닝과 어떻게 다른가요?
(이미지 출처: nvidia.com)
현재 진행 중인 딥 러닝 대 머신 러닝 논쟁에서 다음과 같은 두 가지 차이점은 인공 지능의 두 가지 하위 집합에 대한 이해를 높여줄 것입니다:
- 머신러닝은 원하는 결과를 얻기 위해 더 많은 사람의 개입이 필요합니다. 반면에 딥러닝은 설정하기는 어렵지만 나중에 최소한의 개입만 필요합니다.
- 머신러닝은 덜 복잡하고 일반 컴퓨터에서도 실행할 수 있습니다. 하지만 딥러닝이 원활하게 작동하려면 적절한 하드웨어와 리소스가 필요합니다.
- 머신러닝은 빠르게 설정할 수 있지만 결과의 품질을 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 딥러닝은 많은 시간과 노력이 필요하지만, 즉각적인 결과를 보장하고 더 많은 데이터를 사용할 수 있을 때 품질을 향상시킵니다.