머신러닝이란? 머신러닝 알고리즘 및 관련기업 (feat. 유튜브 알고리즘)

1. 머신러닝이란? 

 - Machine Learning 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법이다.

 

 - 기계 학습 또는 머신 러닝은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다. 인공지능의 한 분야로 간주된다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 

 

2. 머신러닝 사례 

 - 유튜브 : 유튜브가 서비스를 개시하고 처음으로 동영상이 업로드된 것은 2005년이다. 이 2005년부터 대략 2012년까지는 단순한 알고리즘으로 동영상을 추천한 것으로 보인다.

 

 바로 조회 수와 시청 시간이다. 조회 수는 시청자가 많이 보는 동영상이 그만큼 재미있고 유익할 것이라는 전제를 바탕으로 한다. 문제는 이 전제가 늘 옳지 않다는 것이다.

 

 동영상을 올리는 사람들이 자극적인 제목을 쓰거나 제목과 어울리지 않는 일명 낚시성 동영상을 올려 얼마든지 조회 수만 늘릴 수 있기 때문이다. 제목과 미리보기 이미지인 섬네일에 이끌려 영상을 재생한 시청자는 조악한 영상을 보고 실망을 느꼈다. 조회 수 추천 방식을 계속 사용한다면 유튜브 사용자는 급감할 것이 뻔했다.

 

 그래서 대안으로 등장한 알고리즘이 바로 시청 시간이다. 어떤 동영상에 시청 시간이 길다는 것은 그 동영상이 시청자들이 원하고 보고 싶어하는 동영상일 확률이 높다.

 

 이때부터 유튜브는 크리에이터들에게 동영상을 짧게 하거나 제목을 자극적이게 하는 식으로 알고리즘에 맞추려 하지 말고 시청자들이 원하는 콘텐츠를 만드는 게 도움이 된다고 조언하기도 했다.

 

 

 2016년부터는 인공지능(AI) 기술의 발달로 유튜브는 비로소 머신러닝을 이용한 알고리즘을 도입했다. 머신러닝은 기계학습이라는 우리말 뜻 그대로 사람이 규칙을 집어 넣는 것이 아니라 컴퓨터가 스스로 규칙을 형성해 데이터를 분류하거나 값을 예측하도록 만드는 것이다.

머신러닝을 활용하는 유튜브 알고리즘의 개요도 ⓒCovington et al

 

 유튜브는 알고리즘에 머신러닝을 사용한다고 밝혔으나 구체적으로 어떤 방식으로 머신러닝 추천 알고리즘이 동작하는지 알려주지는 않았다. 연구자들이 유튜브 추천 알고리즘을 분석한 결과를 종합해보면 우선순위로 추천하는 영상에는 다수의 입력값이 들어가는 것으로 보인다.

 

 예를 들면 전통적인 조회 수와 시청 시간이 있고 그 다음으로 조회 수 증가 속도, 좋아요 싫어요 댓글 공유 같은 시청자의 참여도, 참신성, 채널 내 영상 업로드 빈도, 지역 등이 있다. 세션 시간이라는 입력값도 있는데, 이는 영상을 시청한 채널 내에 있는 다른 영상을 시청하는 시간을 말한다.

 

 또한 여기서 그치지 않고 시청자의 개인적 선호도까지 분석해 해당 시청자가 선호하는 영상 주제와 과거 시청 데이터를 분석한다. 유튜브 추천 알고리즘은 이 모든 입력값들을 고려해 최종적으로 시청자 한 개인에게 딱 맞는 추천 영상 목록을 만들어 낸다.

 

 - 넷플릭스 : 넷플릭스는 내용 기반 필터링의 방식을 사용하여 영상을 섬세하게 분류할 수 있도록 태그화한다. 이와 더불어 협업 필터링을 좀 더 발전시켜 활용하고 있다. 우선 기본적으로 사용자의 인구 통계적 정보는 제외하고 시청기록, 좋아요, 시청 시간대, 영상시청 기기, 등의 정보를 수집하고 분석해, 비슷한 시청 형태를 보인 이용자끼리 분류하는 것이다.
 

 이를 통해, 수집된 데이터를 입력해 머신러닝 기술을 이용하면 추천 콘텐츠가 나타나게 된다. 실제로 넷플릭스를 처음 이용할 때는 태그를 바탕으로 알고리즘이 취향에 맞는 콘텐츠를 제공해주지만, 이용자가 서비스를 더 많이 사용할수록 머신러닝 때문에 더 정확한 결과가 나오게 된다.

3. 머신러닝 플랫폼에 대해서 좀더 알고싶다면 클릭

http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=137999 

2021년 최고의 머신러닝 플랫폼 TOP 10 - AI타임스

 

4. 세계가 주목하는 AI 스타트업

출처 한국지능정보사회진흥원 '세계가 주목하는 인공지능 스타트업'(2020년 12.20) 10호