데이터 과학과 머신러닝: 어떻게 다릅니까?

Jun 10, 2024

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최근 AI의 폭발적인 성장으로 데이터 과학과 머신러닝이라는 두 가지 연결된 분야에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다.

전 세계 AI 시장의 가치는 2030년까지 거의 2조 달러에 이를 것으로 예상되며, 숙련된 AI 전문가에 대한 필요성도 점점 더 커지고 있습니다. 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 AI 시스템을 구축하고 작업하는 데 필수적인 역할을 수행하며 업계에서 가장 흥미로운 개발을 뒷받침하고 있습니다.

두 분야가 혼동되는 경우가 많지만 데이터 과학과 머신러닝은 초점이 뚜렷하고 서로 다른 기술이 필요합니다. AI 전략을 개발하는 조직의 경우 이러한 미묘한 차이를 이해하는 것이 효과적인 팀을 구성하는 데 중요합니다. 그리고 AI 분야에서 일하기를 원하는 구직자들에게는 이러한 수요가 많은 역할 각각에 어떤 기술이 필요한지 아는 것이 중요합니다.

데이터 과학은 데이터 분석, 정보 과학, 기계 학습 및 통계의 개념과 방법을 통합하는 학제간 분야입니다.

전반적으로 데이터 과학자는 비즈니스 또는 연구 문제를 해결하기 위해 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 것을 목표로 합니다. 데이터 과학자는 시간 경과에 따른 패턴과 추세를 식별함으로써 조직이 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 효율성을 개선하며 데이터 기반 전략을 개발하도록 돕습니다.

일반적으로 데이터 과학 워크플로에는 다음 단계가 포함됩니다.

데이터에서 귀중한 통찰력을 얻는 것은 거의 모든 부문에서 유용하기 때문에 데이터 과학은 다양한 산업 분야에 걸쳐 많은 응용이 가능합니다.

다음은 데이터 과학에 대한 일반적인 업계 사용 사례의 몇 가지 예입니다.

머신러닝은 AI의 하위 집합이자 데이터 과학에 사용되는 기술입니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터의 패턴과 관계를 감지하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키기 위해 동작을 자동으로 조정합니다. 고품질 교육 데이터가 충분하면 기계 학습 시스템은 수동으로 코딩하기 어렵거나 불가능한 복잡한 예측과 분석을 수행할 수 있습니다.

기계 학습 엔지니어는 새로운 데이터에 적응할 수 있는 유연하고 안정적인 기계 학습 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이러한 데이터 중심 접근 방식은 머신러닝을 기존 소프트웨어와 차별화합니다. 하드 코딩된 규칙이 있는 일반적인 소프트웨어 프로그램과 달리 기계 학습 모델은 인간 개발자의 개입 없이 새로운 데이터에 노출될 때 자동으로 동작을 조정할 수 있습니다.

데이터 과학 워크플로와 유사한 기계 학습 파이프라인은 데이터 수집 및 전처리부터 시작됩니다. 그런 다음 모델은 초기 훈련 데이터 세트를 가져와 해당 데이터 세트의 패턴과 관계를 식별하고 해당 정보를 사용하여 매개변수라고 하는 내부 변수를 조정합니다. 그런 다음 새로운 테스트 데이터 세트에 대해 모델을 평가하여 정확성을 검증하고 이전에 볼 수 없었던 데이터에 어떻게 반응하는지 확인합니다.

이러한 모든 단계는 데이터 과학 파이프라인에서 익숙합니다. 그러나 데이터 과학자의 다음 단계는 일반적으로 분석 결과를 이해관계자에게 제시하는 것이지만, 기계 학습 엔지니어는 일반적으로 프로덕션에서 모델을 배포, 모니터링 및 유지 관리하는 일을 담당합니다. 이러한 모델 배포 및 모니터링 단계는 기존 소프트웨어의 DevOps 주기와 유사하여 MLOps(기계 학습 작업)라는 용어가 대중화되었습니다.

모델 배포는 모델을 프로덕션 애플리케이션 및 소프트웨어에 통합하는 것을 의미하며, 모니터링에는 배포 후 모델 추적, 디버깅 및 유지 관리가 포함됩니다. 실제 환경은 끊임없이 변화하기 때문에 MLOps 팀은 모델이 시간이 지나도 계속해서 좋은 성능을 발휘할 수 있도록 지속적으로 모델을 개선하고 재교육합니다.

데이터 과학과 마찬가지로 머신러닝은 여러 산업 분야에서 유용합니다. 기계 학습 알고리즘은 예측, 워크플로 자동화, 콘텐츠 생성 등 비즈니스 목표와 관련된 광범위한 기능을 수행할 수 있습니다.

다음은 기계 학습에 대한 일반적인 업계 사용 사례의 몇 가지 예입니다.