순다 피차이 구글CEO가 말하는 구글의 새로운 비전은 ‘Mobile first to AI first’다.
이번 구글I/O에서 구글이 선보인 서비스들은 머신러닝을 통해 기존 서비스들에 새로운 기능을 더하거나 확장한 것이다.
구글이 머신러닝을 활용하는 용도는 반복적인 데이터 분류 작업을 대신해주는 데에 있다.
예를 들어 구글포토의 경우, 올해의 핵심변화는 공유에 있다.
구글 포토는 사람의 얼굴을 구분할 수 있으므로, 이를 당사자에게 자동으로 공유해주는 기능을 추가했다.
사진을 찍고 저장하는 기술은 모두 디지털화되어 있지만, 이를 분류하여 개인에게 전달하는 방식은 기존의 방식 그대로였다.
이는 구글이 러닝머신을 연구하는 이유, ‘단순한 작업을 대신한다’는 점을 잘 보여주는 사례이다.
구글은 머신러닝과 관련된 모든 기술을 개방하고 있으며,
머신러닝과 접목된 구글의 서비스들은 직접적인 수익을 가져다 주지는 않지만,
구글이 제공하는 서비스를 풍성하게 하고, 더 나은 검색 결과를 만들어 냄으로써 구글의 비즈니스 모델을 더욱 탄탄하게 한다.
머신러닝은 자체보다도 이와 접목된 서비스와 제품의 변화에 주목해야 한다.
순다 피차이 구글CEO가 말하는 구글의 새로운 비전은 ‘Mobile first to AI first’다.
이번 구글I/O에서 구글이 선보인 서비스들은 머신러닝을 통해 기존 서비스들에 새로운 기능을 더하거나 확장한 것이다.
구글이 머신러닝을 활용하는 용도는 반복적인 데이터 분류 작업을 대신해주는 데에 있다.
예를 들어 구글포토의 경우, 올해의 핵심변화는 공유에 있다.
구글 포토는 사람의 얼굴을 구분할 수 있으므로, 이를 당사자에게 자동으로 공유해주는 기능을 추가했다.
사진을 찍고 저장하는 기술은 모두 디지털화되어 있지만, 이를 분류하여 개인에게 전달하는 방식은 기존의 방식 그대로였다.
이는 구글이 러닝머신을 연구하는 이유, ‘단순한 작업을 대신한다’는 점을 잘 보여주는 사례이다.
구글은 머신러닝과 관련된 모든 기술을 개방하고 있으며,
머신러닝과 접목된 구글의 서비스들은 직접적인 수익을 가져다 주지는 않지만,
구글이 제공하는 서비스를 풍성하게 하고, 더 나은 검색 결과를 만들어 냄으로써 구글의 비즈니스 모델을 더욱 탄탄하게 한다.
머신러닝은 자체보다도 이와 접목된 서비스와 제품의 변화에 주목해야 한다.