
313
9
장
AI 여정의 다음 단계
AI
여정의 다음 단계
9
CHAPTER
이 책을 읽는 동안 엔터프라이즈
ML
워크플로를 통해 데이터를 비즈니스 의사 결정에 활용하
는 방법,
ML
모델을 구축할 데이터를 이해하는 방법, 모델 구축에 사용하는 다양한 도구를 알
아보았습니다.
AutoML
을 사용해 회귀 및 분류 모델을 학습하는 방법, 빅쿼리
ML
에서
SQL
을
활용해 로우코드로 사용자 정의 모델을 만드는 방법, 사이킷런과 텐서플로 프레임워크로 사용
자 정의 코드 모델을 만드는 방법도 다뤘습니다. 마지막으로, 추가로 특징 공학과 하이퍼파라
미터 조정을 통해 사용자 정의 모델의 성능을 개선하는 방법도 살펴봤습니다. 이 여정이 여러
분에게도 유익하고 즐거웠기를 바랍니다. 이 정도면 대부분의 문제 해결 과정에
ML
을 도입하
기에 충분할 것입니다.
사실 이것은
ML
과
AI
를 향한 긴 여정의 시작에 불과합니다. 이 장에서는 다음 단계로 나아갈
방향을 살펴봅니다. 데이터 과학과
ML
운영(
MLOps
)의 다른 중요한 주제를 간단히 엿봅니다.
또한 이 책 외에도 지식을 넓힐 수 있는 많은 훌륭한 자료를 소개합니다.
9.1
데이터 과학 더 깊이 알아보기
데이터 과학이나 데이터 과학자에 대해 보편적으로 합의된 정의는 없습니다.
데이터 과학
은 데
이터셋에서 통찰을 추출하는 데 다른 분야의 ...