January 17, 2023

유튜브에서, 온라인 쇼핑몰에서 내 취향에 맞는 콘텐츠들을 찾아주는 것, 내 관심사에 맞는 배너 광고가 앱 지면에 적절한 타이밍에 뜨는 것.

이런 것들을 가능케 하는 머신러닝에 대해 많이 들어보셨을 겁니다. 어떤 것을 기반으로 움직이는 건지, 머신러닝은 무엇인지 살펴보겠습니다.

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머신러닝이란?

머신러닝: 인공지능(AI)의 한 유형. 입력값을 기반으로 출력값을 연결하거나 설명하도록 컴퓨터 모델을 훈련하는 것.

머신러닝은 우리의 뇌가 데이터를 처리하는 방식을 모방하도록 설계된 컴퓨터, 즉 신경망으로부터 발전됩니다. 1초에 40 ~ 50bit 정도를 처리할 수 있는 인간의 뇌와 달리, 더 빠르고 정확하게 데이터를 처리합니다.

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신경망 학습 원리

신경망은 ‘훈련 데이터세트’를 통해 학습을 합니다. 예를 들어 ‘고양이’라는 것을 컴퓨터가 인식하도록 하게 하고 싶다면 데이터 과학자는 적절하게 레이블링 된 고양이의 사진과 고양이 사진이 아닌 것을 신경망에 제공해야 하는 것이죠. 그러면 신경망은 이 고양이 사진들을 보고 다양한 속성들을 분석하여 결과를 추가 계층으로 전달합니다. 귀가 뾰족하고, 수염이 났고, 다리가 네 개라는 사실을 알려줄 필요가 없이, 여러 훈련 데이터세트를 제공하면 신경망이 알아서 ‘고양이’를 감지하기 시작하지요.

즉, 데이터 과학자가 가공되지 않은(raw) 정보를 제공하면 신경망이 다음과 같은 사항을 결정한다는 것입니다.

관련된 데이터 식별
관련성의 정도와 가중치
결과 예측

광고 세계에서 신경망은 관련된 데이터 포인트(채널, 장치 유형, 시간대)와 각 데이터 포인트에 할당할 중요도를 학습하고, 분석 결과를 해당 사용자가 앱을 설치하거나 특정 앱 내 작업을 수행할 가능성이 있는지와 같은 결과를 예측하는 데 사용합니다.

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훈련 데이터세트의 역할

머신러닝이 결과를 정확하게 예측하기 위해 필요한 훈련 데이터세트의 몇 가지 조건들이 있습니다.

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앱 내에서 수집한 데이터인 ‘퍼스트 파티 데이터’를 활용하면 시간이 단축되어 마케터는 더 빠르게 효율을 달성할 수 있습니다. 학습 시간이 단축되고 캠페인 관련성을 높일 수 있어 마케터는 더 빠르게 원하는 성과를 달성할 수 있죠! 몰로코는 심층 신경망에 기반을 둔 딥러닝을 통해 이를 해결하고 있답니다.

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