소프트웨어 개발자든 플랫폼 개발자든, 너나할것 없이 더 똑똑하고, 더 뛰어난 예지력을 갖춘 기계학습 솔루션 개발에 뛰어들고 있다. 업계 최신 트렌드를 놓치지 않는 마이크로소프트는 이러한 기계학습 러시를 자사의 클라우드 플랫폼, ‘마이크로소프트 애저(Azure)’에 적극적으로 반영해 데이터 분석 기능을 강화할 계획이다.
마이크로소트트가 16일 발표한 ‘애저 머신 러닝(Azure Machine Learning, Azure ML)’은 클라우드 기반의 예측 분석(predictive analytics) 솔루션이다. 일반적으로 예측 분석은 프로그래머나 데이터 과학자가 정제되지 않은 정보를 일일이 수집해 구축되는 노동집약적인 방식이었으나, 사용자는 이제 애저 ML에서 제공되는 각종 툴과 탬플릿을 통해 다양한 예측 분석 서비스를 쉽게 활용할 수 있다.
즉, 별도의 소프트웨어를 설치하지 않고도 클라우드 기반에서 각종 데이터 분석 서비스를 이용할 수 있다는 것이다. 애저 ML은 ‘디자인스튜디오’라는 데이터 시각화 툴도 포함하고 있으며, 배포를 위한 API 서비스와 소프트웨어개발도구(SDK)도 제공한다.
예측 분석은 수집한 데이터로부터 하나의 ‘트렌드’를 유추해내는 과정이다. 예측 분석은 기계학습을 기반으로 신용카드 시스템이 사기 거래를 탐지하거나 내비게이션 애플리케이션이 최적 경로를 찾아낼 때, 혹은 어떤 아이템이 주말에 더 잘 팔릴 지와 같은 세부적인 사항에 대한 예측 솔루션을 제공한다.
현재의 데이터로부터 미래를 예측하는 예측 분석은 인공 지능의 하위 분야로, 매우 전문적인 데이터 과학자와 프로그래머가 있어야 구축이 가능했던 시스템이었다. 그러나 이제 애저 ML을 활용하면 비전공자도 쉽게 예측 분석 기능을 활용할 수 있게 됐다. 마이크로소프트의 기계학습 부문 부사장 조셉 시로시는 “애저 ML은 사용자가 예측 분석 기능을 더 빠르고, 더 쉽게 활용할 수 있도록 만들어 기계학습 과정을 ‘보편화’할 것”이라고 말했다
마이크로소프트가 애저 ML에서 제공하는 빌트인 탬플릿은 판단 트리 알고리즘(decision-tree algorithm)이나 추천 시트템(recommendation system) 등의 표준 기계학습 기능을 제공하고 있다. 이런 툴들은 기본 설정 그대로 활용될 수도 있으나 숙달된 데이터 과학자는 이를 통계 소프트웨어 개발에 널리 쓰이는 R 언어를 통해 얼마든지 응용할 수 있다. 애저 ML은 향후 R 언어와 더불어 자료 분석 과정에서 자주 쓰이는 파이선(Python) 언어도 지원할 계획이다.
애저 ML은 IBM의 왓슨(Watson) 서비스와 비교할 수 있는데, 왓슨이 ‘불가능을 가능으로’라는 목표 아래 개발되고 있는 기계학습 플랫폼이라면 애저 ML은 비즈니스의 수요에 초점을 맞춘, 좀 더 ‘실용적’인 솔루션이라 할 수 있다.
마이크로소프트는 이미 HD인사이트(HDInsight)라는 하둡 기반 분석 서비스, 그리고 데이터 수집 플랫폼인 인텔리전트 시스템즈 서비스(Intelligent Systems Service)를 애저에서 제공하고 있다. 애저 ML은 여기에 미리 구축된 분석 솔루션을 제시하는 것으로 기업이 쉽게 빅데이터를 분석할 수 있도록 도와줄 것이다.
그러나 이로 인해 데이터 과학자의 가치가 줄어들지는 않을 것이다. 숙련된 데이터 과학자는 여전히 방대한 데이터가 의미하는 바를 파악하기 위한 핵심적인 자산이다. 애저 ML은 오히려 데이터 과학자가 해야했던 노동집약적인 데이터 수집 및 정리 과정을 대신하는 것으로 이들이 분석 과정에 집중할 수 있도록 도와주는 역할을 할 것이다.
애저 ML은 올해 7월 베타 버전으로 공개될 예정이다. editor@itworld.co.kr
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