머신러닝도 분야가 넓고 제대로 하는 사람이 거의 없습니다
무슨 탑 컨퍼런스 내고 이래야 제대로 머신러닝 잘하는 게 아닙니다
자기가 가진 자료의 속성에 따라
어떤 모델을 사용해야 하고 어떤 문제점이 생길 수 있고 이를 수정하기 위해서는 어떻게 해야하는지 알아야하죠
그러기 위해 도메인 지식을 알아야하고 모르면 데이터를 제공한 사람에게 여러가지 질문을 하면서 분석을 해야합니다
용어는 다양하지만 데이터 클리닝,전처리를 잘 하는 게 꽤 중요하니까요
quantative analysis 학위자들이 도메인 지식이 부족한 경우가 많을텐데
서로 대화가 많아야지 글쓴님이 황당함을 느낄정도로 일방적인 자료분석과 통보란 있을 수 없어요
제 소견입니다