인공지능 기술발전이 인재양성 정책에 주는 시사점: AutoML의 사례
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◈ 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
◈ 이에 따라 앞으로의 인공지능 인재양성 정책은 관련 분야 기술발전의 양상과 속도를 감안하여 수립할 필요
출처 - 정보통신정책연구원
* 자세한 사항은 첨부파일을 다운받아 확인하실 수 있습니다.
▶ 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
◈ 이에 따라 앞으로의 인공지능 인재양성 정책은 관련 분야 기술발전의 양상과 속도를 감안하여 수립할 필요
출처 - 정보통신정책연구원
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■인공지능기술발전이인재양성정책에주는시사점_AutoML의사례 1.pdf (1.9M)
5회 다운로드 | DATE : 2021-05-03 10:43:57
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