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AI & ML을 활용한 비즈니스 개선
Machine Learning 도입에 대해 "지속성이 있는 수익을 창출하는데 기여하는가?" 라고 고민하고 계실지도 모릅니다. 그 고민을 Azure Cloud 컨설턴트들이 들어주고 수익성과 고객의 만족을 줄 수 있는 솔루션을 찾아가는데 도움을 드립니다. Azure에서 제공하는 인공지능 서비스로 비즈니스에 적용할 수 있도록 컨설팅 해드리며 모델을 개발하기 위한 최적의 환경을 제공해드립니다.
머신 러닝은 컴퓨터에서 기존 데이터를 사용하여 미래 동작, 결과 및 추세를 예측하는 데이터 과학 기술입니다.
아래와 같이 데이터 전처리, 학습과 테스트, 모델 개발, 배포에 일련의 과정을 거칩니다.
① Prepare Data
② Train Model
③ Package Model
④ Validate Model
⑤ Deploy Model
⑥ Monitor Model
ML & AI를 도입하는 이유
과거의 데이터 결과만을 확인하는 것이 아닌 머신러닝 예측 및 분류 알고리즘을 통해 보다 경쟁력이 있는 인공지능 서비스를 개발하여 귀사의 신속한 비즈니스 의사결정을 지원합니다.
정보 마이닝
데이터에서 패턴과 관계를 검색하고, 감정을 파악하고, 핵심 구문을 추출하여 문서, 이미지, 미디어 등의 모든 콘텐츠에서 숨어 있는 인사이트를 발굴할 수 있습니다.
인지 서비스
운영 중인 서비스에 개체 인식(시각), 음성 인식, 언어, 결정, 분석 등 AI 알고리즘을 활용해 인지 서비스를 적용할 수 있습니다.
예측 서비스
IoT 디바이스 이상 징후 탐지, 카드사 신용 불량 예측, 서버 트래픽 이상 패턴 감지 등 여러 시나리오에 적용시켜 원하는 예측 서비스를 머신러닝 알고리즘 개발을 통해
가능합니다.
Azure ML과 Azure Cognitive Service(AI)가 잘 적용한 사례를 보니
과거의 데이터 결과만을 확인하는 것이 아닌 머신러닝 예측 및 분류 알고리즘을 통해 보다 경쟁력이 있는 인공지능 서비스를 개발하여 귀사의 신속한 비즈니스 의사결정을 지원합니다.
사진에서 얼굴 감지, 감정 분석
: Azure Cognitive Face API
불쾌감을 주는 이미지 및 텍스트 감지 그리고 필터링
: Azure Content Moderator API를 통해
실시간 비즈니스 상태 모니터링
: Anomaly Detector API or Power BI 및 분석 컨설팅 포함
비디오에 원하는 내용, 인물, 얼굴 인식을 자동 인덱싱
: Azure Cognitive Video Indexer API
Machine Learning이 적용된 챗봇
: Language Understanding or Azure Bot Service
브랜딩 타겟팅 분석, 재고량 예측 등 비즈니스 환경에 맞는 분석 플랫폼 제공
: Azure Machine Learning 엔진
