[전용준] 리비젼컨설팅 대표. -- 비즈니스 머신러닝 적용사례들의 교훈 - 기대와 실제의 차이(PDF)

 

2019 비아이컨퍼런스: 사례를 통한해 본 AI와 BI >> 발표자료

 

[전용준] 리비젼컨설팅 대표 -- 비즈니스 머신러닝 적용사례들의 교훈 - 기대와 실제의 차이

 

 

 

 

 

머신러닝 - 적용사례들의 핵심적 교훈 ::

 

 

 

[1] Staffing is the key
    - 기술, 경험, 관리 가능한 [머신러닝] 팀 필요

 

[2] Don’t hurry
    - 상당한 시간과 시행착오 당연

 

[3] Make it simple
    - 감당할 수 없다면 소용없음
    - 작더라도, 작동하고 운영되는 [머신러닝]의 성공을 축적하라

 

 

 

 

[ 영상]

 

 

 

 

 

[강연자료 Download] 비즈니스 머신러닝 사례들의 교훈: 기대와 실전의 차이

- 전용준. 리비젼컨설팅 대표. 경영학 박사.

 

 

전용준_리비젼_BizMLinPractice_20190411F.pdf

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

<관련기사>

 

 

전용준 리비젼컨설팅 대표가 ‘비즈니스 머신러닝 적용 사례들의 교훈- 기대와 실전의 차이’라는 주제로 현재 머신러닝 사례들이 주는 교훈에 대해 설명했다. 

 

전용준 대표는 "기업들이 ‘머신러닝은 적용만 하면 돈을 벌 수 있는 기술’로 인지하고 있다가 현실을 깨닫기 시작했다며 발표를 시작했다. 기업에서 머신러닝을 적용하다보면, 

▲어떤 데이터가 필요한지 ▲어떻게 데이터를 수집할지 ▲얼마나 많은 데이터를 얼마나 빨리 처리할지 ▲하드웨어 환경은 어떻게 구축해야 하는지 ▲분석 및 예측의 정확성은 어떻게 할 것인지 등의 고민이 생기고 있다”며, “특히 데이터 이슈가 가장 중요하며, 현재 머신러닝 적용을 추진하는 기업 중 일부는 데이터의 양, 종류, 품질, 메타데이터 등 제대로 갖추지 못한 채 추진하고 있다”고 강조했다.

 

이어 “기업의 경영진들은 머신러닝을 적용만하면 업무의 효율이 올라가고 실적이 나오는 것으로 생각한다”라고 지적하면서, “머신러닝 적용 추진에는 ▲데이터 사이언티스트 및 관련 현업 담당자를 포함한 ‘스태프’ ▲머신러닝을 학습하고, 시행착오를 거치는 ‘시간’ ▲기업에서 감당할 수 있을 만큼의 규모에서 반복적인 업그레이드 등이 필요하다는 것을 명심해야 하며, 머신러닝을 적용함에 있어 빅뱅과 같은 형태의 성공은 있을 수 없다”고 덧붙였다.

 

http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=94108 

 

 

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