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데이터 과학자의 놀이터이자 배움터··· ‘캐글’ 탐험 안내서

데이터 과학은 ‘과학’이라는 용어를 사용하지만 기업 현실에선 ‘기술’에 더 가깝다. 처음에는 정제되지 않은 데이터와 오래된 통계 예측 모델로 시작한다. 그러다가 머신러닝(ML)으로 좀더 잘 다뤄보려는 시도를 하게 된다. 아무도 작업 결과를 검증하거나 개선하려 들지 않는다. 새로운 모델이 오래된 모델보다 잘 들어맞으면 채택한 후 다음 문제로 넘어간다. 데이터가 불안정해지고 모델이 작동을 멈추면 새로운 데이터세트로 모델을 업데이트한다.  하지만 캐글(Kaggle)에서 데이터 과학을 하는 양상은 사뭇 다르다. 캐글은 온라인 머신러닝 환경 겸 커뮤니티이다. 개인이나 팀이 모델링을 시도하는 수백 또는 수천에 달하는 표준 데이터세트가 있고 각 경연마다 순위표가 있다.  상금과 등급 점수를 제공하는 대회도 많다. 사람들은 대회 종료 시까지 본인의 모델을 개량하여 점수 향상과 순위 상승을 꾀할 수 있다. 불과 몇 퍼센트 차이로 1위가 달라지는 경우가 많다. 캐글은 전문 데이터 과학자들이 남는 시간에 놀 수 있는 놀꺼리가 풍부한 공간이며, 데이터 과학자 지망자들이라면 좋은 머신러닝 모델 구축 방법을 배우기에 좋은 교실이기도 하다.    캐글? 좀더 서술해 표현하면, 캐글은 데이터 과학자들을 대상으로 머신러닝 시합, 데이터세트, 노트북, 훈련 가속기에 대한 접근 및 교육을 제공하는 온라인 커뮤니티이다. 앤서니 골드블룸 (CEO)과 벤 햄너(CTO)가 2010년 창립했으며, 2017년 구글에 인수됐다. 여러 캐글 시합(Kaggle competitions) 덕분에 머신러닝 기술의 활용 수준이 다각도로 발전할 수 있었다. 암흑 물질의 지도를 만드는 것도 있고 HIV/AIDS 연구도 있다. 캐글 시합 우승자들을 살펴보면 많은 XG부스트 모델과 몇몇 랜덤 포레스트 모델, 그리고 몇 개의 심층 신경망이 눈에 띌 것이다. 시합 캐글 시합에는 ‘시작’(Getting Started), ‘놀이터’(Playground), ‘본격’(Featured)...

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2020.07.02

데이터 과학은 ‘과학’이라는 용어를 사용하지만 기업 현실에선 ‘기술’에 더 가깝다. 처음에는 정제되지 않은 데이터와 오래된 통계 예측 모델로 시작한다. 그러다가 머신러닝(ML)으로 좀더 잘 다뤄보려는 시도를 하게 된다. 아무도 작업 결과를 검증하거나 개선하려 들지 않는다. 새로운 모델이 오래된 모델보다 잘 들어맞으면 채택한 후 다음 문제로 넘어간다. 데이터가 불안정해지고 모델이 작동을 멈추면 새로운 데이터세트로 모델을 업데이트한다.  하지만 캐글(Kaggle)에서 데이터 과학을 하는 양상은 사뭇 다르다. 캐글은 온라인 머신러닝 환경 겸 커뮤니티이다. 개인이나 팀이 모델링을 시도하는 수백 또는 수천에 달하는 표준 데이터세트가 있고 각 경연마다 순위표가 있다.  상금과 등급 점수를 제공하는 대회도 많다. 사람들은 대회 종료 시까지 본인의 모델을 개량하여 점수 향상과 순위 상승을 꾀할 수 있다. 불과 몇 퍼센트 차이로 1위가 달라지는 경우가 많다. 캐글은 전문 데이터 과학자들이 남는 시간에 놀 수 있는 놀꺼리가 풍부한 공간이며, 데이터 과학자 지망자들이라면 좋은 머신러닝 모델 구축 방법을 배우기에 좋은 교실이기도 하다.    캐글? 좀더 서술해 표현하면, 캐글은 데이터 과학자들을 대상으로 머신러닝 시합, 데이터세트, 노트북, 훈련 가속기에 대한 접근 및 교육을 제공하는 온라인 커뮤니티이다. 앤서니 골드블룸 (CEO)과 벤 햄너(CTO)가 2010년 창립했으며, 2017년 구글에 인수됐다. 여러 캐글 시합(Kaggle competitions) 덕분에 머신러닝 기술의 활용 수준이 다각도로 발전할 수 있었다. 암흑 물질의 지도를 만드는 것도 있고 HIV/AIDS 연구도 있다. 캐글 시합 우승자들을 살펴보면 많은 XG부스트 모델과 몇몇 랜덤 포레스트 모델, 그리고 몇 개의 심층 신경망이 눈에 띌 것이다. 시합 캐글 시합에는 ‘시작’(Getting Started), ‘놀이터’(Playground), ‘본격’(Featured)...

2020.07.02

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