🔎아티클 스터디: 스마트하게 머신러닝 적용하는 방법 - AutoML

 

1. 오늘의 아티클(주제)

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스마트하게 머신러닝 적용하는 법: ①AutoML이란? | 요즘IT

 

2. 아티클 정보 요약

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1) 머신러닝 자동화는 고급 인력의 반복노동 딜레마를 해결함.
2) 코딩이 필요하긴 한데, 낮은 수준을 요구한다.
3) 데이터 분석가 한명이 넓은 영역을 케어 가능. 분석에 집중할 수 있음.

4) 단점: 비용과 보안의 문제가 있다. 자동화란 사람이 할 수 있는 일을 굳이 돈주고 기계 시키니까 기업은 인건비와 자동화 비용을 저울 재겠다.
5) 아직까지 변수 선별은 인간의 영역이다 = 도메인 지식이 필요하기 때문에

 

3. 인사이트

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- 생성형 AI의 발전이 빠른 시대를 살아가고 있다. 기술이 상용화 되었을 때 살아남는 사람들은 누구일까? 생각을 해본다면 1. 기계보다 창의력이 뛰어난 사람. 2. 기계를 잘 활용할 줄 아는 소수. 가 될 것이라고 생각한다. 위의 아티클만을 보자면 머신러닝 자동화에 있어서 한계점은 비용와 보안의 문제, 그리고 도메인 지식의 문제가 있었다.

 

- 하지만 이는 시간의 문제이며 결국 결제 키오스크처럼 기계가 사람의 영역을 야금야금 채워갈 것이라고 생각된다. 5명의 데이터 과학자가 필요한 기업이었다면, 1명의 과학자와 하나의 자동화 기술이 역할을 대체할 세상이 오지 않을까?

 

- 고급 인력의 반복 노동에 대한 딜레마는 배우면서 느껴졌던 문제다. 분명 더 효율적인 방향으로 발전하고 있음에는 분명하지만, 인간이 주도하는 발전이 아니라 발전 속도에 쫓기는 느낌이 드는 기분은 지울 수가 없다. 결국 일상을 침범해 올 발전이라면 트렌드에 뒤쳐지지 말아야겠다는 결론을 내릴 수 있었고, 분석가로만 남는 게 아닌 데이터 전문가가 되어야겠다라는 방향을 잡을 수 있었다.