인공지능의 개발 근본 루틴
학습여정
“제가 학습하고 있는 다양한 강의를 개인적으로 정리하면서 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”
인공지능의 개발 근본 루틴
핵심 단계 설정 → 그 단계 정보 수집 → 정보에서 데이터 분석 → 가설과 행동을 도출 → 시도 제안 → 반복 → 개선
결론 요점
데이터 과학 프로젝트의 목적은 '실행 가능한 통찰력'을 도출하여 실제 업무 개선에 활용하는 것이다.
핵심 단계는 데이터 수집 → 데이터 분석 → 가설 및 행동 제안 → 반복적 개선 순환 구조로 이루어진다.
실제 적용 예시로 판매 경로 최적화(전자상거래)와 제조 라인 개선(공장 운영)이 제시되었다.
핵심 사항
데이터 과학 프로젝트는 데이터를 기반으로 반복적으로 분석하고, 실제 행동으로 연결되는 통찰력을 도출해 업무를 지속적으로 개선하는 과정이다.
결론 근거
스크립트는 데이터 과학의 목표가 단순 예측이 아니라, 실제로 조직의 업무 방식이나 결과를 변화시키는 '실행 가능한 인사이트'임을 강조한다.
데이터 수집, 분석, 가설 도출 및 행동 제안, 반복적 개선이라는 단계별 워크플로우를 구체적 사례(전자상거래, 제조업)에 적용해 설명하고 있다.
반복적으로 데이터를 수집하고 분석함으로써, 점진적으로 더 나은 가설과 행동 방안을 도출할 수 있음을 보여준다.
다른 관점
데이터 과학 프로젝트의 성공을 위해서는 조직 내 실행력과 변화 관리가 중요하다.
데이터 과학과 기계학습의 경계가 실제 현장에서는 융합적으로 작동할 수 있다.
데이터 과학의 반복적 분석 과정이 자동화 및 AI 시스템 구축으로 확장될 수 있다.
실전 적용
업무 현장에서 데이터 수집 루틴을 명확히 설계하고, 다양한 데이터를 체계적으로 축적한다.
분석 결과를 바탕으로 구체적 실행 방안(가설)을 도출하고, 실제로 업무에 적용해본다.
반복적으로 데이터를 모니터링하고, 개선 효과를 측정하여 새로운 가설과 실행 방안을 지속적으로 도출한다.
→Digitalian: 인간의 발전도 같은 맥락이라고 생각합니다. 두려워하고, 도전하고, 실패하고, 극복하고, 업그레이드하고. 과거 선생님이 '예습'보다 '복습'이 중요하다는 말은 말인 아닌, 인생의 진리임을 깨닫습니다.
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