GIL's LAB

이번 포스팅에서는 AutoML이 필요한 이유와 AutoML을 공부해야 하는 이유에 대해 정리해보겠습니다. 머신러닝 자동화 시스템 도입에 따른 효과 머신러닝 자동화 시스템이 성공적으로 도입된다 하더라도 데이터 사이언티스트를 완벽하게 대체할 수는 없다고 생각합니다. 도메인 지식을 활용한 특징 공학 등 머신러닝 모델 개발 프로세스 가운데 자동화가 불가능한 단계와 탐색 공간 설계 등 경험에 많이 의존하는 단계가 있기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 머신러닝 자동화 시스템을 도입하면 데이터 사이언티스트가 창의적인 분석에만 집중할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어, 한 기업에서 주기적으로 다루는 로그 데이터 등은 유사한 전처리 프로세스를 거치는데 이 과정을 자동화하면 데이터 사이언티스트는 온전히 분석에 집중할 ..