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머신 러닝

machine learning

머신 러닝은 클라우드 컴퓨터가 학습 모형을 기반으로 외부에서 주어진 데이터를 통해 스스로 학습하는 것을 말한다. 빅데이터를 분석하고 가공해서 새로운 정보를 얻어 내거나 미래를 예측하는 기술인 셈이다.
직역하면 "기계학습"이란 말인데 크게 봐서는 인공지능(artificial intelligence)의 한 분야이다.

컴퓨터는 머신러닝을 통해 지능을 더욱 강화할 수 있게 된다. 따라서 컴퓨터는 이후 새로운 데이터가 입력됐을 때 과거의 학습 경험을 토대로 이를 이해하고 분석함으로써 다가올 변화를 예측할 수 있다.

이에 따라 이들 기업들은 미래 예측 서비스를 이용하는 사람들이 늘어 갈수록 클라우드 컴퓨터가 더욱 똑똑해지기 때문에 미래 예측의 정확성을 더욱 높일 수 있게 될 것이라고 주장한다.

머신 러닝에 대한 연구는 최근 이뤄진 것이 아니다. 1980년대에도 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석하고 학습함으로써 스스로 지능을 강화할 수 있을 것이라는 주장이 꾸준하게 등장했지만 당시에는 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능의 한계로 이를 쉽게 구현하기 어려웠다. 그러나 최근 조그만 반도체도 엄청난 컴퓨팅 성능을 포함할 수 있을 정도로 기술 수준이 빠르게 발전하면서 머신 러닝을 구현하기 위한 방대한 데이터 수집 및 분석이 효과적으로 이뤄질 수 있게 됐다.

구글은 자체적으로 머신러닝 기술에 대한 투자를 늘리고 있는데 이어 2014년에는 머신러닝 전문기업인 딥마인드를 인수했고 페이스북 역시 ‘팬더’라는 프로젝트를 통해 사진 속 인물들의 성별·외모·표정 등을 인식하고 구분할 수 있는 머신 러닝 기술을 연구하고 있다. 또한 야후(Yahoo)도 2013년 인공지능 알고리즘을 주로 활용하는 사진분석 기업 룩플로우(LookFlow)를 인수했다

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감사의견

auditor’s opinion

감사의견은 기업의 재무제표가 재무상태와 경영성과를 공정하고 정확하게 반영하고 있는지를 공인회계사가 감사한 후 제시하는 전문가적 평가다.

재무제표는 기업의 재무 상태와 경영 성과를 요약한 일종의 성적표로 볼 수 있다. 하지만 이 성적표는 기업 스스로 작성하기 때문에, 경영자는 이를 좋게 보이도록 꾸미려는 유혹을 받을 수 있다. 예를 들어 매출 증대와 같은 유리한 정보는 강조하려는 반면, 부실채권 발생 등 불리한 정보는 축소하거나 숨길 가능성이 있다.

이러한 신뢰성 문제를 해결하기 위해 회계감사 제도가 도입됐다. 회계감사를 통해 공인회계사는 재무제표의 신뢰성을 검증하고, 그 결과를 감사의견으로 제시한다.

감사의견은 기업의 대차대조표가 일간지에 공고될 때 한 줄로 표시되지만, 이는 공인회계사의 전문가적 판단이 집약된 결과다. 감사의견에 따라 재무제표의 신뢰도와 등급이 결정되며, 투자자와 이해관계자에게 중요한 참고 자료가 된다.

감사의견은 다음 네 가지 유형으로 나뉜다.

적정의견 (Unqualified Opinion): 재무제표가 공정하고 정확하게 작성되었음을 의미한다.
한정의견 (Qualified Opinion): 일부 항목에서 예외 사항이 있지만 전반적으로는 신뢰할 수 있음을 나타낸다.
부적정의견 (Adverse Opinion): 재무제표가 기업의 재무 상태를 왜곡하거나 심각한 오류가 있음을 의미한다.
의견거절 (Disclaimer of Opinion): 감사가 충분히 이루어지지 않아 의견을 제시할 수 없음을 나타낸다.
이러한 감사의견은 기업 재무제표의 신뢰성을 평가하는 데 핵심적인 역할을 한다.