효율성 달성

비즈니스 내의 데이터 생성 프로세스에 집중하는 것은 Machine Learning 이니셔티브를 개발할 때 전략적인 접근입니다. 이러한 집중은 기존 비즈니스 운영과 정렬되고, 손쉽게 접근 가능한 데이터 소스를 활용한다는 점에서 특히 중요합니다. 일상적인 비즈니스 활동을 통해 이미 생성되고 있는 데이터를 사용하면, Machine Learning 프로젝트의 핵심 단계인 데이터 수집, 준비, 처리에 드는 비용을 줄일 수 있습니다.

이러한 맥락에서, 왜 데이터 생성 프로세스에 집중하면 비용이 낮은 Machine Learning 이니셔티브로 이어질까요?