머신러닝 & AI 개발자 Tip & 강좌 게시판

Data Scientist와 개발자를 위한 머신러닝, AI 등 개발 Tip과 강좌 게시판 입니다. 일반적인 머신러닝은 물론 딥러닝(Tensorflow, Keras, PyTorch 등), 인공지능 관련 업무를 진행하면서 얻은 Tip이나 강좌, 새로운 소식을 적어 주시면 다른 개발자 분들에게 큰 도움이 됩니다.

안녕하세요. SQLER의 코난 김대우입니다. 

 

 

이 문서에서는 "과연 우리 개발자에게 머신러닝은 어떤 의미인가? 개발자는 왜 머신러닝을 해야 하는가? 2021년, 기업이 원하는 머신러닝 개발 패턴과 방안은 무엇인가?" 고민에 대해서 논의토록 하겠습니다.

 

머신러닝을 시작하는 개발자를 위한 - (3) 우리 개발자가 머신러닝을 해야 하는 이유는?

 

우리 개발자가 머신러닝을 해야 하는 이유는?

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2020년 까지는 가능한 이야기. 하지만, 2021년부터는 피할 수 없이 거의 모든 개발의 일부가 될 것임.

사실상, 거의 모든 산업에서 이러한 예측 분석 기술이 이용되기 때문.

 

이제 더이상, Machine Learning은 새로운 기술이 아님.

현업에서의 검토는 끝났고, 이제 본격적인 적용과 활용의 단계.

 

현업에서의 느낌으로

 

기업의 요구는 ML의 도입에서 그 관심의 척도가 ML 적용시의 "효율"과 "자동화"로 넘어가고 있음.

클라우드의 MLaaS 기술들이 2021년부터 도약할 것으로 예상

 

그럼 이런 업계에서 요구하는 머신러닝 기술들의 필요조건은 무엇일까?

기업에서의 모든 일들을 "효율"이라는 만능키로 처리합니다. 결국 기업에게 선택받는 머신러닝의 기술이 살아남게 되겠죠.

 

다음 포스트에서는 이러한 기업의 실제 요구와 2021년 업계의 변화에 대해서 상의 드리도록 하겠습니다.

 

머신러닝을 시작하는 개발자를 위한 - (1) 머신러닝 용어정리, 분류부터 MLOps까지

머신러닝을 시작하는 개발자를 위한 - (2) 머신러닝 서비스/프레임워크/툴킷 분류 및 전체 개발 흐름

머신러닝을 시작하는 개발자를 위한 - (3) 우리 개발자가 머신러닝을 해야 하는 이유는?

머신러닝을 시작하는 개발자를 위한 - (4) 2021년의 ML Trend - MLaaS와 MLOps(Machine Learning + DevOps)

 






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