우리는 기술이 생명, 사회 및 경제에 점점 더 큰 영향을 지속적으로 미칠 것이라고 믿습니다. 앞으로 모든 단계에서 일어날 변화는 거의 전적으로 기술에 의해 움직일 것입니다.

Commentary source : Vinod Khosla(Venture Capitalist, Co-founder of Sun Microsystems)

AI/ML

“AI는 새로운 전기입니다. 100년전 전기가 산업을 뒤바꾼 것처럼 이제 AI도 똑같이 할 것입니다.”

Commentary source : Andrew Yan-Tak Ng (professor at Stanford University) · fast.ai/2016/10/11/fortune/

Data Science Lifecycle

Feature Engineering
  • Transform, Binning
  • Temporal, Text, Image
  • Feature Selection
Model Training
  • Algorithms, Ensemble
  • Parameter Tuning
  • Retraining
  • Model management
Model Evaluation
  • Cross Validation
  • Model Reporting
  • A/B Testing
StartCustomerAcceptanceEndBusinessUnderstandingModelingDataAcquisition &UnderstandingDeployment
Data Source
  • On-premises vs Cloud
  • Database vs Files
Pipeline
  • Streaming vs Batch
  • Low vs High Frequency
Environment
  • On-premises vs Cloud
  • Database vs Data Lake
  • Small vs Medium vs Big Data
Wrangling, Exploration & Cleaning
  • Structured vs Unstructured
  • Data Validation & Cleanup
  • Visualization
Model Store
Web Services
Intelligent Applications
Scoring, Performance
monitoring, etc.

Diagram : Microsoft Team Data Science Process (TDSP) 라이프사이클 기준 재작도 · 원본 도식 출처 programmersought.com/article/250152726/

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