본문 바로가기

데이터10

데이터 확보 전략 세우기 인공지능 및 데이터 제품 매니저가 갖춰야 하는 네 가지 핵심 역량(기술, 사용자 경험, 비즈니스 도메인 지식, 데이터) 중에서, 데이터는 일반 IT 서비스 제품 매니저와 차별화되는 가장 중요한 영역이다. 최적의 데이터 수집 방법을 이해하는 것은 인공지능 제품 매니저에게 필수적이며, 인공지능 또는 데이터 제품을 구축하기 위한 데이터를 어떻게 확보 할지에 대한 전략 수립은 매우 중요하다. 필자는 인공지능 제품 매니저로서 기계 학습 및 딥러닝 모델 구축에 필요한 데이터 확보에 많은 시간을 투자해왔다. 데이터 확보 과정은 외부 업체와의 데이터 취득 계약, 데이터 라벨링, 실시간 파이프라인 구축 등 다양한 영역의 작업을 포함한다. 특히 개인신용정보법과 관련된 비즈니스 도메인에서 데이터를 다루는 경우에는, '데이터.. 2023. 12. 3.
기계학습 또는 딥러닝 모델 선택시 고려사항 인공지능 제품 매니저로서, 기계학습과 딥러닝 중 어떤 접근 방식을 선택하는지는 매우 중요한 결정입니다. 이 선택은 구축하려는 인공지능 서비스에 큰 영향을 미칩니다. 이 글을 통해 기계학습과 딥러닝 선택시 고려해야 하는 점에 대해서 이야기해보겠습니다. 첫번째 고려 사항은 각자가 가진 데이터의 양입니다. 상상해보면, 충분한 데이터가 있는 경우 딥러닝은 기계학습보다 훨씬 뛰어날 수 있습니다. 하지만, 데이터가 제한적이라면 두 방법 모두 효과적일 수 있습니다. 이때 모형 선택을 판단하기 위해 추가적으로 고려해 볼 수 있는 부분은 기업 내에서 보유하고 있는 하드웨어 스펙 입니다. 기계학습은 대부분의 CPU에서 학습 및 추론을 할 수 있지만, 모델의 크기가 큰 딥러닝은 고가의 GPU 장비가 필요할 수 있습니다. 두.. 2023. 11. 20.
분석 번역가로서 인공지능 제품 매니저 인공지능 및 데이터 제품 매니저는 조직 내에서 '분석 번역가'의 역할을 수행해야 합니다. 이 역할은 기업내 다양한 조직이 인공지능 및 데이터 팀과 협업해야 할 때 이런 역할이 더 중요해집니다. 분석 번역가는 데이터 엔지니어, 데이터 과학자의 기술적 전문 지식과 금융 상품, 마케팅, 공급망, 제조 위험, 기타 현장 관리자의 운영 전문 지식을 연결하는 중요한 역할을 합니다. 인공지능 제품 매니저로서 일을 시작할 때, 인공지능과 기계 학습이 무엇인지를 이해관계자들에게 설명하는 데 많은 시간을 투자해야 합니다. 기계 학습 모델이 언제 준비될지, 인공지능을 사용하면 어떤 비즈니스 효과가 있는지, 왜 인공지능이 특정 작업을 수행할 수 없는지와 같은 질문에 대한 답변을 제공하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 이를 위해.. 2023. 6. 27.
인공지능 제품 매니저와 일반 IT 서비스 제품 매니저의 차이점 인공지능 및 데이터 제품 매니저는 일반 IT 서비스 제품 매니저와 다른 역량을 필요로 합니다. 일반 IT 제품 매니저는 기술, 사용자 경험, 비즈니스 도메인 지식을 포괄적으로 갖춰야 합니다. 반면, 인공지능 및 데이터 제품 매니저는 인공지능 기술과 데이터에 대한 도메인 전문성을 추가로 갖추어야 합니다. 이러한 제품 매니저들은 데이터에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 이는 인공지능 제품 개발 과정에서 필요한 데이터의 수집, 보안, 다양성, 정확성 등을 고려해야 하는 추가적인 책임을 의미합니다. 예를 들어, 사용자로부터 더 많은 데이터를 수집하거나, 제 3자와의 데이터 가명결합을 통해 데이터를 확보하거나, 데이터 분석가와 협업하는 등의 업무를 수행합니다. 이러한 역할 중 가장 중요한 것은 적절하고 충분한 데.. 2023. 6. 23.
인공지능 제품 매니저의 책임과 역할 제품 매니저는 제품의 성공에 대한 책임을 지는 중요한 역할을 수행합니다. 이 역할에는 기업가 정신이 필수적이며, 다양한 산업과 제품에 따라 그 책임과 역할이 달라집니다. 예를 들어, 온라인 커머스 웹사이트의 제품 매니저와 하드웨어 제품 매니저, 그리고 인공지능 제품 매니저는 각각 다른 책임과 어려움을 겪습니다. 제품 매니저는 어떤 제품을, 언제, 왜 빌드해야 하는지를 결정하는 다방면의 식견을 갖춘 사람이어야 합니다. 제품 매니저의 역할은 사용자에게 흥미를 끌 수 있는 제품 출시를 위해 필요한 부분을 조사하고, 다양한 아이디어 중 좋은 아이디어를 선별하는 것에서 시작합니다. 이 과정에서 기업의 기술적 역량을 고려하여 아이디어의 실현 가능성을 평가하고, 즉시 추진해야 할 부분과 나중에 개발해야 할 부분을 결.. 2023. 6. 23.
인공지능 제품 매니저가 중요한 이유 학계에서 흔히 "Publish or Perish"라는 말이 있습니다. 이는 연구를 수행하고 학술 논문으로 출판하지 못하면 결국 어떤 기록도 남기지 못하고 사라진다는 의미입니다. 데이터 사이언스 프로젝트도 이와 유사합니다. 공들여 개발한 인공지능 모델이 서비스에 적용되지 못한다면, 그 역할을 한 번도 수행하지 못하고 잊혀질 수 있습니다. 이는 인공지능 및 데이터 기반 서비스의 성공적인 출시를 위해서는 제품 매니저의 역할이 중요하다는 것을 역설적으로 표현한 말이기도합니다. 인공지능 및 데이터 제품 매니저는 기업이 올바른 시기에 올바른 방식으로 올바른 제품을 구축하도록 이끄는 역할을 수행합니다. 점차 많은 기업들이 자사의 데이터 팀이 고립되어 작업하지 않기를 바라고, 데이터를 단순히 비즈니스 지표 추출 목적.. 2023. 6. 23.
728x90