[슈퍼브 인사이트] AI, 지금 시작하면 너무 늦은 걸까요?👀IT 20년차의 대답은 "아니요"

핵심 요약

슈퍼브에이아이의 IT 전문가용 AI 학습 로드맵과 실무 인사이트를 공유하며, 데이터 수집/탐색부터 피처 엔지니어링, 모델링, 평가, 그리고 MLOps까지의 흐름과 도구를 제시합니다.

주요 경험

• Exploratory 데이터 분석과 Pandas profiling으로 품질 진단 및 정제 절차를 수립
• 피처 엔지니어링(lag, 샘플링)과 Splitting으로 예측력 향상
• 다양한 모델군 실험: LR, DT, RF, XGBoost, 로지스틱 회귀, k-NN, DBSCAN, Neural Networks
• 파이프라인 구성: scikit-learn, XGBoost, Pandas/NumPy/Feature-engine로 재현성 확보

얻은 인사이트

• 데이터 품질과 재현성이 성능의 핵심
• 지도/비지도 학습의 적절한 조합이 효과를 좌우
• MLOps 도입이 자동화와 지속적 학습의 기반을 마련