생각을 하게 만드는 51가지 기계 학습 통계

머신 러닝이 학교에서 아이였다면 가장 똑똑하고 멋진 학생이었을 것입니다.
기계 학습이 얼마나 중요한지 들어보았지만 매일 의사 결정을 내리는 방식에 미치는 영향에 대해 실제로 무엇을 알고 있습니까?

기계 학습(ML)은 인간이 기계, 기술 및 데이터와 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 그러나 항상 그렇게 인기가 있었던 것은 아닙니다. 틈새 산업으로 시작한 것이 수십억 달러 규모의 시장으로 성장했습니다.

오늘날 기계 학습은 의료, 금융, 엔터테인먼트, 소매 및 제조와 같이 생각할 수 있는 모든 산업의 일부를 형성합니다. 기업이 수익을 늘리고 비용을 절감하며 운영을 자동화하기 위해 ML을 채택하는 것이 필수적이 되었습니다.

파괴적인 기술이 번성하는 세상에서 이 51가지 기계 학습 통계는 이 난해한 분야를 탐색하는 데 도움이 될 것입니다.

기계 학습 통계

기계 학습은 기계가 식별 가능한 패턴에서 학습하여 프로세스를 자동화하는 방식으로 정의됩니다. 인공 지능(AI)의 한 분야이며 인간의 개입 범위가 거의 없는 데이터를 개선하고 자동화하는 것을 목표로 합니다.

다음은 우리 삶에서 중요한 역할을 강조하는 몇 가지 매력적인 ML 통계입니다.

• Netflix는 개인화와 콘텐츠 추천을 결합한 기계 학습 알고리즘 덕분에 10억 달러를 절약했습니다.
• 주식 시장의 고점과 저점을 예측하는 머신 러닝의 정확도는 62%입니다.
• 기계 학습으로 구동되는 번역 알고리즘인 GNMT로 변경했을 때 Google 번역 오류가 60% 감소했습니다.

• 환자의 사망을 예측하는 Google의 AI 머신 러닝 알고리즘의 정확도는 95%입니다.
• 모바일 사용자의 97%가 AI 기반 음성 비서를 사용하고 있습니다.
• 6명의 방사선 전문의가 Google의 폐암 탐지 AI를 능가합니다.
• Google의 Deep Learning ML 프로그램은 유방암을 감지하는 정확도가 89%입니다.
• AI는 사이버 공격 및 보안 위협의 86%를 방지할 수 있습니다.
• 2025년까지 일본의 모든 노인 요양 서비스의 3/4이 AI에 의해 제공될 것입니다.
• 밀레니얼 세대의 43%는 하이브리드 인간-봇 고객 서비스 채널에 프리미엄을 지불할 것입니다.

기계 학습 채택 통계

ML은 크고 작은 규모의 기업에서 채택하고 있습니다. AI 시장에 범람하는 여러 도구로 기업은 데이터 통찰력을 식별, 분석 및 활용하기 위해 서로 맞붙고 있습니다. ML 사용 사례가 가장 많이 증가하는 제품/서비스 개발, 운영, 영업 및 마케팅과 함께 ML 채택이 그 어느 때보다 높아졌습니다.

• 글로벌 머신 러닝 시장은 2018-2024년 동안 CAGR 42.08%로 확장될 것으로 예상됩니다.
• 머신 러닝을 도입할 계획인 기업의 65%는 이 기술이 기업의 의사 결정에 도움이 된다고 말합니다.
• 북미(80%)가 ML 채택을 주도하고 아시아(37%)와 유럽(29%)이 그 뒤를 잇습니다.

• 10개 국가와 14개 산업 분야의 최고 경영진 중 20%가 머신 러닝을 비즈니스의 핵심 부분으로 사용하고 있다고 보고했습니다.
• ML 프로그램에 대한 예산은 가장 자주 25% 증가하고 있으며 은행, 제조 및 IT 산업은 올해 가장 큰 예산 증가를 보였습니다.
• IT 리더의 33%는 비즈니스 분석을 개선하기 위해 ML을 채택할 것입니다.

• IT 리더의 25%는 보안 목적으로 ML을 사용할 계획입니다.
• 80%의 사람들은 AI가 수익 증대에 도움이 되었다고 말합니다.
• 데이터 과학자와 C급 경영진의 74%가 성과 분석 및 보고에 ML을 사용하고 있습니다.

비즈니스 통계의 머신 러닝

잠시 동안 비즈니스 세계에 있었다면 ML이 미래라는 것을 알 것입니다. 기술 변화의 빠른 속도로 인해 ML이 기존 비즈니스 프로세스에서 혁신을 주도할 수 있는 더 많은 기회가 열립니다. ML에 대한 투자는 모든 비즈니스가 디지털 시대에 생존하는 데 필수적이 될 것입니다.

• AI를 사용하여 예상되는 비즈니스 생산성 향상은 54%입니다.
• 조직의 15%가 고급 ML 사용자입니다.
• 4400개 이상의 기업이 투자한 머신러닝 기업을 위해 31억 달러가 모금되었습니다.
• 기업의 80%가 AI를 고객 서비스 솔루션으로 채택할 계획입니다.
• 최종 사용자의 45%는 고객 서비스 문의를 위한 기본 커뮤니케이션 모드로 챗봇을 선호합니다.

44%

AI를 사용하는 조직이 비즈니스 비용을 절감했다고 보고했습니다.

출처: 맥킨지

• AI에 대한 투자는 앞으로 300% 이상 증가할 것입니다.

• 62%의 고객이 더 나은 비즈니스 및 사용자 경험을 위해 데이터를 AI에 제출할 의향이 있습니다.
• 조직의 44%는 AI를 구현하기에 너무 느리면 스타트업에게 패할 것을 두려워합니다.
• 경영진은 AI를 사용하여 서류 작업(82%), 일정 관리(79%) 및 작업표(78%)와 같은 반복적인 작업을 줄이고 있습니다.

영업 팀 통계를 위한 머신 러닝

영업 담당자는 종종 새로운 판매 방법에 적응하는 데 어려움을 겪습니다. 최근 통계에서 알 수 있듯이 점점 더 많은 영업 부서에서 ML을 도입하여 영업 퍼널을 통해 고객을 더 빠르게 이동시키고 있습니다. 이는 점차 더 나은 전환을 위한 가장 가치 있는 영업 지원 도구 중 하나가 되고 있습니다.

• 판매에 AI를 사용하는 회사는 리드를 50% 이상 늘리고 통화 시간을 60~70% 단축하며 40~60%의 비용 절감을 실현했습니다.
• AI가 있으면 소비자의 49%가 더 자주 쇼핑할 의향이 있는 반면 34%는 더 많은 돈을 지출할 것입니다.

• AI를 영업에 활용한 B2B 기업은 최대 70%의 통화 시간 감소와 리드 및 약속의 50% 증가를 실현했습니다.
• 비즈니스 리더들은 챗봇이 평균적으로 매출을 67% 증가시켰다고 말합니다.
• 영업팀 4명 중 1명이 일상 업무에 AI를 사용하고 있습니다.
• AI 주도 기업의 47%는 영업 및 마케팅을 최적화할 수 있다고 답했으며 32%는 운영 비용을 절감할 수 있다고 말했습니다.

기계 학습 및 마케팅 통계

고객이 변했고 기대도 변했습니다. 제품을 효과적으로 마케팅하려면 지능형 캠페인과 함께 고도로 개인화된 콘텐츠 및 사용자 경험에 액세스해야 합니다. 머신 러닝이 바로 그것을 줄 것입니다.

• 현재 AI 채택자의 87%는 이메일 마케팅을 예측하고 개선하기 위해 AI를 사용 중이거나 사용을 고려 중이라고 말했습니다.

• 마케터의 61%는 인공 지능이 데이터 전략의 가장 중요한 측면이라고 말합니다.
• Amazon의 평균 '클릭 투 배송' 시간은 60~75분에서 15분으로 225% 단축되었습니다.
• 마케팅 리더는 마케팅 활동을 위한 ML 기술 및 자동화에 대한 투자를 보고할 가능성이 2배 이상입니다.

기계 학습 직업 수요 통계

ML에 대한 수요가 산업 전반에 걸쳐 계속 증가함에 따라 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 , ML 과학자, AI 애플리케이션 엔지니어, 데이터 분석가 등에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 말 그대로 AI 분야에서 경력을 쌓기에 가장 좋은 시기입니다. 여기 이유가 있습니다.

• 인공 지능은 이제 두 번째로 수요가 많은 직업입니다.
• LinkedIn에 게시된 98,000개 이상의 작업에는 기계 학습이 필수 기술로 나열되어 있습니다.
• 기계 학습, NLP 및 딥 러닝은 Monster.com에서 가장 수요가 많은 세 가지 기술입니다.

• 구매자의 74%는 가장 먼저 가치를 추가한 회사를 선택합니다.
• 39%의 기업이 보다 광범위한 데이터 과학 팀을 구축하기 위해 고용을 늘리고 있습니다.
• 뿐   경영진의 20%는 데이터 과학 팀이 AI를 사용할 준비가 되었다고 생각합니다.

기계 학습은 귀중한 교훈을 제공합니다

기계 학습은 인공 지능의 기본적인 부분이며 말 그대로 스스로와 비즈니스 프로세스가 더 똑똑해지도록 가르칠 것입니다. 기계 학습을 채택하고 투자하면 비즈니스와 기다리고 있는 다음 온라인 소포에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. ML은 우리의 삶을 많이 바꾸고 있습니다. 우리가 할 수 있는 최소한의 일은 더 집단적인 생각을 하는 것입니다.

인공 지능의 세계에 더 깊이 빠져보고 싶으십니까? 인간 두뇌의 기능을 모방하는 기계 학습의 하위 집합인 딥 러닝에 대해 읽어보세요.