커리어리 친구들, 이제 점점 소프트웨어가 인공지능으로 패러다임이 변화하고 있습니다. 따라서 인공지능이 미래의 기술이 아니라 현재의 기술이라고 이야기 합니다. 이 글은 그러한 패러다임 변화에 대해 잘 이야기하고 있는 데, 인공지능에 대한 훈련 데이터를 관리하고 생성하려면 플랫폼을 포함한 새로운 종류의 도구가 필요합니다.또한 머신러닝 모델은 소프트웨어 프로그래밍처럼 일련의 로직을 기반으로 하는 소프트웨어와 달리 데이터를 사용하여 학습하므로 필요한 기본 도구가 완전히 다릅니다. 이제 모든 업계의 도메인 전문가가 데이터 과학자가 될 예정이기 때문에 "높은 생산성을 발휘하려면 새로운 차원의 도구와 기술 및 워크플로우가 필요합니다. 훈련 데이터를 생성하는 작업에는 쉽고 효율적으로 레이블을을 달 수 있고, 엔지니어, 제품 관리자 및 프로세스에 관련된 다른 사용자를 관리하고, 반복 시간을 단축할 수 있는도구가 필요합니다. 데이터 과학자는 플랫폼을 통해 협업하고 학습 내용을 공유할 수 있습니다. 사람들이 서로 교류하고 아이디어를 교환하도록 하는 이러한 협력적인 노력이 궁극적으로 인공지능 혹은 머신러닝에서 더 빨리 반복해야 하는 과제를 해결하는 데 도움이 된다고 강조하고 있습니다.