넘버스
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구글 빅쿼리 ML(Google BigQuery ML)
우리 같은 사람들 대부분은 SQL 세계에서 편안함을 느낀다. INSERT 문으로 지금의 데이터 컬렉션을 구축했고 잠을 자면서도 JOIN 문을 쓸 수 있다. 구글은 SQL을 사용하는 사람들이 전체 스택을 다시 쓰지 않고도 AI를 사용해서 데이터를 분석할 수 있도록 하기 위해 빅쿼리 ML을 만들었다. 이상적인 과정은 SQL에 의존하는 대규모 소프트웨어 스택을 가져와서 SQL 저장 및 복사 루틴을 리디렉션해서 ANSI:2011 SQL을 사용해 빅쿼리 ML로 원하는 데이터를 푸시하는 것이다. 물론 현실은 절대 이 이상처럼 간단하지 않지만, 전체 아키텍처를 다시 고안하고 모든 코드를 다시 쓰는 것보다는 훨씬 더 간편하다.
빅쿼리 ML로 데이터를 푸시한 다음에는 새로운 “SQL” 명령인 CREATE MODEL로 원하는 열에 예측 모델을 집어넣는다. 이 명령은 표준 SQL 선택 절을 상당수 받아들이므로 데이터베이스 분석가는 파이썬이나 자바, 또는 전통적인 기타 머신러닝 언어를 사용하지 않고도 비교적 편하게 모델을 구축할 수 있다.
가장 큰 혜택은 모델이 만들어진 이후에 얻게 된다. 데이터가 이미 데이터베이스에 있고 리포팅 또는 비즈니스 인텔리전스 인프라에서 즉시 사용할 수 있기 때문이다. 구글은 태블로(Tableau), 마이크로스트래티지(MicroStrategy), 루커(Looker)를 비롯한 많은 표준 툴을 이미 통합했다.
애니메트릭스(Animetrics)
많은 얼굴이 등장하는 긴 영상이 있다면 애니메트릭스 API를 사용해 영상을 프레임별로 스캔할 수 있다. 애니메트릭스는 스캔에서 발견한 모든 얼굴을 식별과 분류를 위해 가져온다. 알고리즘은 2D 이미지를 확장해 3D 근사치를 도출하고 x, y, z축을 따라 “자세” 또는 얼굴의 방향을 추정한다. 나아가 캡처한 상태와는 다른 자세 또는 각도로 얼굴을 다시 렌더링할 수도 있다. 코드는 결과를 더 신속하게 생성하기 위해 복수의 이미지를 병렬로 처리한다. 영상만 가능한 것이 아니다. 기본 API는 얼굴이 나온 스틸 사진에서도 작동한다.
디스커버텍스트(DiscoverText)
트위터의 세계를 보면 세계에서 가장 말 많고 고집스러운 사람들이 쏟아내는, 시대상을 반영하는 텍스트 조각들이 마치 소방 호스를 통해 뿜어져 나오는 것 같다. 브랜드, 정치 동향을 비롯해 기타 단어의 급류를 따라 부유하는 텍스트를 추적하는 작업을 한다면, 디스커버텍스트의 도움을 받을 수 있다. 디스커버텍스트는 주 트위터 피드에 액세스할 수 있도록 하며 원하는 텍스트를 찾기 위한 자체 머신 분류기 또는 필터를 설정할 수 있는 툴을 제공한다. 디스커버텍스트는 관련 트윗을 식별한 후 결과를 저장, 분석, 분류해서 묶을 수 있다.
센드펄스(SendPulse)
AI를 여기저기 돌아다니면서 뚝딱 결과물을 던져주는 복잡하고 아무 제약 없는 기술로 여기는 것은 위험한 생각이다. 일부 인공 지능은 한 가지 목표를 달성하는 데 집중한다.
센드펄스는 마케팅 이메일을 더 설득력 있고 유용하게 만들어 수신자가 열어볼 가능성을 높여주는 툴이다. 센드펄스는 복잡한 모델을 사용해서 사람들이 이메일을 읽는 일반적인 시간을 파악한 다음 그 시간에 이메일이 도착하도록 조율한다. 수신자가 대충 훑어보고 한꺼번에 삭제하는 이메일 더미 안에 섞여들지 않도록 하기 위해서다. 센드펄스는 수신자에 대한 고급 정보를 수집하기 위해 주로 A/B 테스트를 사용해서 각 사용자별로 어떤 메시지가 성공했는지를 학습한다. 이러한 모든 데이터를 분석하고 최적화하는 목적은 한 가지, 수신자가 편지함을 대충 훑어보고 정리하는 짧은 순간에 최대한 주목을 끄는 것이다.
이 접근 방법은 인공 지능을 가장 잘 표현한다고 할 수 있다. 인공 지능은 결코 사람들이 떠드는 것과 같은 엄청나게 천재적인 기계가 아니다. 고급 수학으로 꽉 채워진 복잡하고 불가해한 기계도 아니다. 할 일이 명확히 규정된 실용적인 툴일 뿐이다. 인공 지능은 이런 식으로 실험실에서 나와 대중화되고 있다. editor@itworld.co.kr
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