[2016 BI컨퍼런스 발표자료] 빅데이터와 기계학습을 통한 예측분석의 결합 – 상상과 실전

[2016 BI컨퍼런스 발표자료]

빅데이터와 기계학습을 통한예측분석의 결합 – 상상과 실전

전용준 / 리비젼컨설팅 대표

• 전세계와 국내의 머신러닝, 빅데이터, 예측분석 관심수준 비교
• 기계학습 의미에 대한 혼란
• 기계학습 - 상상과 오해
• 6 Myths of Machine Learning
• 데이터 확보여부와 관련성
• 예측분석 사례연구
• Discover, Access, Distill in Data Science

'빅데이터와 기계학습 통한 예측분석의 결합, 상상과 실전’을 주제로 강연을 펼쳤다. AI와 머신러닝에 대한 관심이 높아졌지만 그 응용과 실제모습에 대한 이해 부족으로 인해 오해와 우려도 만연한 상황임을 지적하는 한편, 예측분석의 중요성과 이를 위한 데이터 준비의 필요성을 강조했다.

전용준 리비젼컨설팅 대표는 “머신러닝의 경우 무조건 실시간으로 수행돼야 한다거나, 어떤 데이터로 어떤 상황에도 결과가 나온다거나, 빅데이터가 필수라거나, 자동적인 설명이 가능할 것이라는 등의 오해가 많다. 머신러닝이 과거에 비해 성과를 내고 있는 가장 큰 이유는 데이터가 많아졌기 때문으로, 단순히 건수가 많아진 것보다는 다양한 데이터를 사용하게 된 측면이 크다”며, “알고리즘 자체 개발이나 향상 이상으로, 다양한 중요 데이터를 더 많이 찾아내고 안정적으로 확보하는 것이 실전에서는 중요하다. AI, 머신러닝 등 용어 자체에 집착하기보다는 정확한 예측을 통해 성과를 입증하는데 집중할 필요가 있다”고 지적했다.

( 기사원문: 아이티데일리 http://m.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=77390 )

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전용준_리비젼_빅데이터_기계학습_예측분석_BI컨퍼런스_20160412A.pdf

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