Data Science Summit 2016 첫날
데이터 사이언스의 최전선 현장에 오다
Sanfrancisco Fairmont Hotel 에서 열리는 ‘Data Science Summit 2016’에 와 있습니다. 오늘과 내일 일정으로 진행되는 세계 최고 수준의 데이터 사이언스 컨퍼런스입니다. 자세한 사항은 http://conf.turi.com/2016/us/ 에서 확인하실 수 있습니다.
기조연설에서 나온 몇 가지 내용을 정리해 공유합니다.
-왜 해야하는지에 대한 담론보다는 실제적 액션과 성능에 대한 이야기가 주를 이룹니다. 새로운 기술을 바탕으로 효과를 만들어내는 데 집중하고 있음을 보여줍니다. 기술에 대한 이들의 접근방식을 엿볼 수 있습니다. 새로움에 두려움 없이 뛰어들고 발전시키는 마인드가 그것입니다.
-컴퓨팅 시스템의 패러다임이 Inside out 에서 Outside in 으로 변하고 있다고 이야기합니다. Open Innovation 과 비슷한 모양입니다. 외부의 컴퓨팅 자원을 끌어와 내부의 리소스와 협업해 결과를 뽑아내는 형태입니다. 목표를 세팅하고 가장 효율적인 프로세스로 접근합니다.
-머신러닝이라는 단어가 거의 매 슬라이드마다 등장합니다. 딥러닝, 머신러닝이 데이터 사이언스에서 매우 중요한 포지션을 차지하는 것을 알 수 있습니다. 이미 새로운 주류로 자리했습니다. 오픈소스에 대해서도 많이 이야기합니다. 커뮤니티에서 얻는 효용이 더 많다고 판단하는 모양입니다.
- 대부분이 엔지니어링의 영역에 기반한 내용이 많습니다. 코딩은 기본이고 보다 정교화된 결과를 뽑아내기 위해서는 공학적 지식이 필요하다는 느낌이 듭니다. 그만큼 공학적 내용에 기반해 내용이 진행됩니다. 현업에서 실제로 결과를 뽑아내기 위해서는 현재 한국에서 진행되는 것보다 전문적이고 세분화된 형태로 정확히 영역을 나눠 협업하는 것이 필요할 것 같습니다.
아래는 제가 이 글을 작성하고 난 뒤에 들을 세션에 대한 안내입니다. 기술된 내용을 바탕으로 앞으로의 글이 진행될 예정이니 참고해주시기 바랍니다.
오전 / Advances in Industry 세션
-Opportunities and challenges in manufacturing analytics
-The Big Learning Challenge
-Detecting Changes in IOT Data Streams without Prior Knowledge
-A Learning System Connected to a Crowd-Sourced Network of Mobile Sensors for HD Positioning
오후1 / Practical Data Science 세션
-Evolution of the SFrame: Scalable Data Structure for ML
-Tools for exploring, explaining, and evaluating your recommender system
-Good datasets, quickly: Integrating external teams into your dataset creation & cleaning
-Using Graphs for Improving Recommendations
-Lessons learned from 2MM machine learning models
-Design for X
-DSSTNE: A new Deep Learning Framework For Large Sparse Datasets
오후2 / Startup Session 2 세션
-Developing customer insights @ Microsoft Visual Studio
-Datadraw
-Deep Learning and Machine Learning: A view from the trenches
-The Data Science Behind Bot Blocking
-7 Myths to Debunk About Data Science + Marketing
-Learning a Moving Business: Machine Learning in Dynamically Changing Tasks
-The Building of a SalesBot
Ph.d Student in MIS
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