국내동향
국내동향 인공지능 기술발전이 인재양성 정책에 주는 시사점: AutoML의 사례
- 유형발간물
- 구분4차산업혁명
- 출처정보통신정책연구원
- 게시일자2020-11-17
- 키워드
- 원문링크http://www.kisdi.re.kr/kisdi/fp/kr/publication/selectResearch.do?cmd=fpSelectResearch&curPage=1&sMenuType=3&controlNoSer=44&controlNo=14849&langdiv=1&searchKey=TITLE&searchValue=&sSDate=&sEDate=
파일 등록된 첨부파일이 없습니다.
AutoML의 개념 및 솔루션과 AutoML이 적용되는 데이터 과학의 영역과 인재구성의 변화에 대한 보고서
■ AutoML과 같은 인공지능 기술발전이 인공지능 분야 인재 수요에 적지 않은 영향 요인으로 작용할 전망
- 머신러닝 모델 개발의 많은 단계를 자동화하도록 설계된 AutoML (Automated Machine Learning)은 데이터 분석의 효율성을 높일 수 있는 잠재력 있는 기술수단(tool)으로서 데이터 과학 분야 인재 부족에 대한 솔루션을 제공할 것으로 기대됨
- AutoML이 발전을 거듭할수록 비전문가도 머신러닝 모델과 기법을 활용할 수 있게 되고, 특정 산업의 전문지식을 갖춘 비즈니스 전문가가 AutoML을 활용하여 데이터 과학자(data scientist)의 업무 영역 일부를 대체할 수 있음
