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1. Working with an AI team Specify your acceptance criteria 95%의 정확도를 어떻게 측정할 것인가? 이전에는 AI팀의 퍼포먼스를 측정하기 위해 제공되는 데이터셋을 test set이라고 했다. 이는 통계적으로 확인된다. 따라서 원하는 목표가 통계적으로 어떤 수치 달성을 원하는 것인지 명시할 필요가 있다. How AI teams think about data training set은 A와 B를 mapping할 수 있도록 만드는 input이 된다. 이를 기반으로 획득한 learning 알고리즘을 test set에 적용한다. Ptifall: Expecting 100% accuracy 굉장히 작은 균열만 있더라도 defect로 탐지할 수 있는 애매한 문제들도 존재한..
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1. Every job function needs to learn how to use data Sales 인공지능의 발전은 sales 분야를 비롯한 여러 분야에 변화를 일으키고 있다. Data science를 기반으로 해서 machine learning은 이런 분류 작업을 자동으로 처리해준다. Manufacturing line manager 제조업 분야에서도 사람이 직접하던 검수를 인공지능을 통해 자동화하고 더 효율적인 공정 시스템을 만들 수 있다. Recruiting 채용 과정에 있어서도 머신러닝이 이력서 데이터를 기반으로 학습하여 인터뷰를 할 것인지 말 것인지를 판단할 수 있다. Marketing 어떤 방식을 취하는 것이 더 많은 사용자를 유치할 수 있을지에 대한 접근도 머신러닝을 이용하면 된다. 여..
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1. Workflow of a machine learning project Example: Speech recognition Key Steps of a machine learning project 1) Echo / Alexa 1. Collect data 실제로 돌아다니면서 사람을 만나 대화 내용을 기록하는 것을 가정 2. Train model Iterate many times until good enough input A로부터 output B가 mapping될 수 있도록 충분히 시행해야 한다. 3. Deploy model Get data back Maintain / update model 예를 들어 British accent로 학습된 모델은 American accent를 잘 인식하지 못할 것이다. 따라서..
