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통계분석과 머신러닝 프로세스의 차이점은?장형석 충북대 교수 "서비스와 최적화 과정이 있어야 머신러닝"

[키뉴스 이병희 기자] “머신러닝 프로세스는 보고서를 내고 프로젝트를 끝내는 통계분석 과정과 달리 서비스와 최적화라는 추가적인 프로세스가 있다.”

장형석 충북대학교 교수는 한양대 오픈소스SW사업단, 서울산업진흥원이 주최하는 창의전문인력 양성교육에서 머신러닝에 대한 교육을 진행했다. 장 교수는 이 강의에서 “머신러닝은 웹이나 모바일을 통해서 서비스를 제공하는 단계까지 가는 것이 분석만하고 끝내는 통계나 데이터 마이닝과 다르다”면서 “머신러닝까지 가야 이익을 얻을 것”이라고 말했다.

그는 머신러닝 활성화가 되면 가장 유리한 회사로 구글과 아마존닷컴처럼 기업과개인(B2C) 서비스를 하는 곳이 가장 유리할 것이라고 예상했다. 기업과기업(B2B) 시장에서 인기를 끄는 IBM 왓슨에 대해서도 소개했다.

장형석 충북대학교 교수는 한양대 오픈소스SW사업단, 서울산업진흥원의 재직자 교육에서 머신러닝 프로세스에 대해 설명했다.

머신러닝 프로세스는 데이터 획득, 데이터 전처리, 학습, 평가, 서비스 단계로 이어지는데 여기에서 끝나는 것이 아니라 최적화 부분을 통해 순환하는 것이 특징이다. 장 교수는 현재(As-IS)와 미래(To-Be) 테스트를 통해서 지속적으로 새로운 모델이 이전 것보다 좋지 않으면 다시 만들고, 좋다고 하면 대체하는 등의 최적화 과정을 통해 지속적으로 학습하는 것이 중요하다고 강조했다.

그는 “초등학교때 학습하는 것과 중학교, 고등학교, 대학교 때 동일한 것을 배우더라도 이해하고 학습해가는 수준이 다르다”면서 “머시러닝도 최적화 과정을 통해서 스스로 발전해가는 것이 핵심”이라고 덧붙였다.

이병희 기자  shake@kinews.net

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