하루만에 기고문이 엄청나게 쌓일 수 있는 경험을 화요일날 했다. 수요일날 휴가가기 전에 요청을 해주시는 절묘한 타이밍…

하나는 기고와 더불에 인터뷰 요청인데 야후 클라우드 컴퓨팅에 대한 요청이였다. 하지만 아직 클라우드 컴퓨팅 기술의 외부 공개에 대한 가이드라인을 명확하게 알지 못하는지라 그런 부분에 대해 확인할 수 있는 시간을 주지 않으면 힘들다는 요청을 했고 결국 10월달 잡지에는 올라가기 힘들게 되었다.
이건 회사 홍보팀에서 요청한 기고문이다. 

그 이외에 개인적으로 다음달 마소에 기재할 기고문을 요청받았다.

주제는 오랜세월 ad hoc 기술로 일관했던 정보검색 기술이 최근 Machine Learning 기반 기술을 응용하는 사례가 많은 바 이런 Machine Learning 기술이 어떤곳에 적용될 수 있고 적용 절차는 어떻게 되는지 짚어보는 기회를 만들어 봤다. 
에디팅된 검색 결과를 선호하는게 국내 포털의 분위기라면 야후나 구글 같은 회사는 에디팅된 결과를 직접 검색 결과로 사용하지 않는다. 물론 구글이나 야후의 에디터들의 숫자는 굉장히 많다. 알고리즘에  의한 결과라고 항상 떠드는 구글도 야후보다 많은 에디터 인력을 보유하고 있다.
하지만 국내 검색 포털과 야후, 구글과의 차이는 에디팅된 결과를 직접 사용하느냐 아니면 알고리즘에 의한 결과를 유도하기 위해 사용하느냐가 다르다.
전자는 절대 쌓일 수 없는 소비되는 에디터 리소스이며,  후자는 알고리즘의 정확도를 위해 축적되는 리소스이다.
자동화된 검색 결과를 위해 검색의 어느 기능에서 무슨 Machine Learning기술들을 사용할 수 있는지 살펴보고 이런 것들의 적용 절차에 대해서 알아보도록 하겠다.

ps. 잡지독자의 수준을 잘 판단해서 최대한 쉽게 써야 하는 숙제가 남아 있군.

다음달 마소 기고 주제 by from __future__ import dream is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.