IoT에서 데이터 과학과 머신러닝의 비밀을 찾아보세요

IoT 분야에 입문하기 시작했다면 이제 '데이터 과학', '머신러닝'이라는 용어를 많이 들어보셨을 것입니다. (아직 준비하지 않으셨다면 준비하세요.)

데이터 과학과 기계 학습은 복잡하게 얽혀 있지만 이 기사에서 살펴보겠지만 서로 바꿔 사용할 수는 없습니다. 스마트 IoT 제품을 구축하는 사람은 데이터 과학과 기계 학습이 혁신적인 스마트 제품 개발의 핵심 구성 요소라는 것을 알고 있습니다.

IoT에서 데이터 과학과 기계 학습의 중요한 역할을 더 깊이 이해하기 위해 우리는 각 실습을 분석하고 독립적으로 그리고 함께 작동하는 방법을 설명합니다. 다음은 데이터 과학 및 기계 학습에 대해 자주 묻는 질문에 대한 답변입니다.

데이터 과학이란 무엇이며 기업과 IoT 프로젝트에 왜 중요한가요?

간단히 말해서 데이터 과학은 원시 비즈니스 데이터를 분석하여 유용한 통찰력을 얻는 관행입니다. 이러한 통찰력은 기업이 수익을 늘리고, 비용을 절감하고, 기회를 식별하고, 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. IoT 프로젝트에서 데이터 과학은 원시 데이터를 비즈니스 프로세스를 개선하고 운영을 최적화하며 새로운 수익원을 창출할 수 있는 귀중한 정보로 변환하는 도구와 기술을 제공하는 중요한 역할을 합니다.

데이터 과학은 다양한 방식으로 비즈니스 결과를 창출할 수 있습니다. 예:

• 운영 간소화: IoT 데이터는 장비, 시설 및 프로세스를 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학자는 패턴과 추세를 발견하여 잠재적인 문제를 파악하고, 향후 성능을 예측하며, 원활한 운영을 유지하는 모델을 구축할 수 있습니다.
• 고객 경험 개선: IoT 데이터를 통해 고객 행동과 선호도를 더 깊이 이해할 수 있습니다. 데이터 과학자는 이 정보를 사용하여 경험을 맞춤화하고 제품을 개선하며 새로운 수익원을 발견합니다.
• 향상된 보안: IoT 장치는 사이버 범죄에 취약할 수 있습니다. 데이터 과학자는 데이터 분석 기술을 사용하여 이상 징후를 탐지하고 잠재적인 보안 위협을 찾아냅니다.
• 새로운 비즈니스 기회 발견: IoT 데이터는 아직 개발되지 않은 비즈니스 금광을 밝혀내고 혁신적인 제품과 서비스를 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 데이터 과학자를 데이터를 사용하여 흥미롭고 새로운 가능성을 열어주는 보물 사냥꾼으로 생각할 수 있습니다.
• 대규모 데이터 처리 문제 극복: IoT 프로젝트는 적시에 처리하고 분석해야 하는 대량의 데이터를 생성합니다. 데이터 과학자는 분산 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술을 사용하여 IoT 프로젝트의 원활한 확장을 보장합니다.

IoT 프로젝트에 데이터 과학 기술을 갖춘 직원이나 외부 파트너가 필요한 이유는 무엇입니까?

IoT 프로젝트는 대량의 복잡하고 구조화되지 않은 다양한 데이터를 생성합니다. 정보에 입각한 결정을 내리려면 이 모든 데이터에 적절한 처리, 분석 및 시각화가 필요합니다. 데이터 과학자는 대규모 데이터 세트를 처리 및 분석하고, 의미 있는 통찰력을 추출하고, 통계 및 기계 학습 모델을 사용하여 예측하는 데 대한 전문 지식을 갖추고 있습니다. 데이터 분석 및 시각화 기술은 데이터의 패턴, 추세 및 관계를 밝히는 데 도움이 되어 성공적인 IoT 프로젝트에 데이터 과학이 중요합니다.

데이터 과학 기술은 IoT 프로젝트에 많은 가치를 가져옵니다. 혜택은 다음과 같습니다.

• 데이터 정리 및 정리: IoT 프로젝트는 지저분하거나 불완전할 수 있는 대량의 데이터를 생성합니다. 데이터 과학자는 다루기 힘든 데이터를 형태로 구성하고 추가 분석을 위해 준비합니다.
• 예측 모델링: IoT 데이터는 장비 고장과 같은 미래 사건을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 과학자는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이러한 예측을 수행함으로써 기업이 한 발 앞서 나가고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 피할 수 있도록 돕습니다.
• 이상 탐지: 데이터 과학 기술은 데이터 세트의 이상을 식별할 수 있으며, 이는 문제가 심각해지기 전에 식별하고 해결하는 데 중요합니다.
• 시각화: IoT 장치의 원시 데이터 대부분은 복잡하고 해석하기 어렵습니다. 데이터 과학자는 데이터 시각화 기술을 사용하여 원시 데이터를 일반 청중이 이해하기 쉬운 명확한 그림으로 변환합니다.
• 대규모 데이터 처리: 데이터 과학자는 분산 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술을 사용하여 데이터 처리를 확장하고 프로젝트 요구 사항을 충족합니다.

IoT 애플리케이션에서 데이터 과학자의 책임은 무엇입니까?

데이터 과학자는 IoT 데이터 분석 및 예측에서 중요한 역할을 합니다. 그들의 작업에는 데이터 수집 및 전처리, 탐색적 데이터 분석 수행, 모델 구축 및 예측, 데이터 시각화 수행, 모니터링 및 유지 관리, 다른 팀과 협력하여 IoT 프로젝트 설계 및 구현이 포함됩니다.

데이터 엔지니어가 데이터 과학자?

일부 개인이나 팀은 두 가지 역할 모두에 탁월하지만 데이터 과학자와 데이터 엔지니어는 서로 다른 목적을 수행합니다. 데이터 과학자는 데이터의 '무엇'과 '이유'에 초점을 맞추고, 데이터 엔지니어는 '방법'에 중점을 둡니다. 사내 데이터 엔지니어링 팀이 필요한 데이터 과학 작업을 처리할 수 있다고 가정하는 것은 위험합니다

IoT 환경에서 데이터 엔지니어는 IoT 기기에서 생성되는 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리, 전송하기 위한 인프라를 설계하고 구축하는 일을 담당합니다. 그들의 책임에는 실시간 데이터 스트림을 처리하기 위한 확장 가능한 시스템 구축, 데이터 보안 및 개인 정보 보호 보장, 다른 시스템과의 통합이 포함됩니다.

반면, 데이터 과학자는 IoT 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 의사 결정을 내립니다. 데이터 엔지니어와 긴밀히 협력하여 필요한 데이터를 획득하고 처리합니다

머신러닝이란 무엇이고 IoT에서는 어떻게 사용되나요?

이제 IoT에서 데이터 과학의 역할을 명확하게 이해했으므로 다음 구성 요소인 기계 학습을 살펴보겠습니다.

기계 학습은 데이터와 알고리즘을 활용하여 인간을 시뮬레이션하는 인공 지능의 한 분야입니다. 학습 과정을 통해 시간이 지남에 따라 정확도가 향상됩니다. IoT에서 기계 학습은 연결된 장치의 데이터를 분석하여 응용 프로그램과 산업 전반에 걸쳐 지능적인 의사 결정, 자동화 및 향상을 가능하게 합니다.

다음은 기계 학습을 통해 IoT 응용 프로그램을 향상시키는 몇 가지 일반적인 사용 사례입니다.

1. 유지 관리: IoT 기기의 센서 데이터를 심층적으로 마이닝하여 기계 학습 기술을 사용하여 장비 고장을 예측하고 적시에 수리를 수행합니다. 이 기술은 제조, 운송, 에너지와 같은 산업의 판도를 바꾸고 있습니다

이상 탐지: 기계 학습 기술을 사용하여 IoT 데이터의 비정상적인 패턴을 찾아 보안 위반, 사기 또는 장비 오류를 탐지하는 데 도움을 줄 수 있습니다

개인화 및 추천: 소비자 사물 인터넷의 맥락에서 기계 학습을 활용하여 사용자 행동을 분석하고 맞춤형 제품 추천 및 개인화된 피트니스 계획과 같은 맞춤형 경험을 제공합니다.

리소스 최적화: 기계 학습 프로세스 IoT 센서 데이터 활용 리소스 사용을 최적화합니다. 여기에는 스마트 빌딩의 에너지 소비, 스마트 도시의 원활한 교통 흐름 보장, 농업에서 물의 보다 현명한 사용 등이 포함될 수 있습니다.

NLP 및 음성 도우미: 기계 학습을 통해 인간 언어를 처리하여 Amazon Alexa 또는 Google과 같은 기능을 지원합니다. 보조 음성 보조자는 IoT 장치와 보다 자연스럽고 원활하게 상호 작용할 수 있습니다

6. 컴퓨터 비전: 딥 러닝과 같은 기술의 도움으로 기계는 IoT 카메라의 이미지 또는 비디오를 처리하고 분석하는 방법을 학습하여 스마트 시티를 구현할 수 있습니다. 인식, 객체 감지 및 트래픽 모니터링

엣지 컴퓨팅은 대기 시간을 줄이고 개인 정보 보호를 강화하며 대역폭 사용량을 줄이는 로컬 처리 능력을 갖춘 에지 장치에서 기계 학습 모델을 실행할 수 있는 경우입니다.

자율 시스템: 다음과 같은 자율 IoT 시스템용 자율주행차, 드론, 로봇 등에서는 머신러닝, 특히 강화학습과 딥러닝이 중요한 역할을 합니다. 실시간 의사 결정, 탐색 및 환경과의 상호 작용이 가능합니다.

모든 연결된 제품/IoT 프로젝트에 기계 학습이 필요합니까?

모든 IoT 애플리케이션에 기계 학습이 필요한 것은 아닙니다. 어떤 경우에는 단순한 규칙 기반 논리나 결정론적 알고리즘이면 충분합니다. 그러나 연결된 제품에 복잡한 데이터 분석이 필요하거나 예측을 하고 변화하는 조건에 적응할 수 있어야 하는 경우 필요한 수준의 성능과 지능을 달성하기 위해 기계 학습을 통합해야 할 수도 있습니다

결국 머신러닝을 통합하기로 결정합니다. 연결된 제품을 통합할 때는 제품의 목표, 제품이 해결하는 문제의 복잡성, 머신러닝이 최종 사용자에게 가져올 수 있는 가치를 고려해야 합니다.

데이터가 얼마나 중요한가요? IoT 프로젝트의 전반적인 결과에 과학과 기계 학습이 더 중요합니까?

다시 쓴 내용은 다음과 같습니다. 둘 다 매우 중요합니다. 기계 학습은 종종 제품의 핵심 목적과 기능을 구동하여 지능적인 의사 결정과 자동화된 프로세스를 가능하게 합니다. 반면, 데이터 과학은 머신러닝이 의존하는 기반을 구축합니다. IoT 프로젝트 시작부터 데이터 과학자는 하드웨어부터 펌웨어, 소프트웨어까지 제품의 모든 측면의 데이터 수명주기를 고려하여 고품질 데이터를 수집하여 머신러닝 알고리즘을 구동합니다

결론

궁극적으로, 데이터 과학은 IoT 프로젝트의 성공에 필수적이며, 머신러닝은 IoT 혁신을 주도합니다. 데이터 과학은 기계 학습 기능을 위한 강력한 기반을 제공하지만 기계 학습 기술을 사용하여 예측 모델을 구축하고, 이상 현상을 식별하고, 프로세스를 최적화하고, 자율적인 의사 결정을 가능하게 함으로써 IoT 애플리케이션을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다

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