2020년 9월, HKSYU는 빅데이터, 가상 현실, 로보틱 연구를 위한 3개의 실험실을 개설했습니다. 그 목적은 인문학 교육을 재창조하여 대학이 디지털 시대에도 관련성을 유지할 수 있도록 하는 것입니다. 디지털 기술과 온라인 교육 도구를 채택함으로써 HKSYU는 학습을 더욱 쉽고 흥미롭게 만들 것입니다.

Big Data 연구소라는 한 연구소는 연구를 촉진하고 데이터 분석, 머신 러닝 및 데이터 시각화가 필요한 연구 프로젝트를 지원하도록 설계되었습니다. 그러나 문제는 학생과 교직원 모두가 쉽게 배우고 사용할 수 있는 기술을 연구실에 갖추는 것이었습니다.

응용 데이터 과학 부서장이자 iFREE GROUP Innovation and Research Centre 소장, Big Data 연구소 소장인 Connie Yuen 박사가 이 문제를 해결하는 임무를 맡았습니다. “학생들은 기술에 대해 더 많이 배우고 이를 학습과 생활에서 사용하는 방법에 관심이 있습니다.”라고 그녀는 설명합니다. "하지만 학생들은 그 방법을 알지 못합니다. 교수진도 마찬가지입니다. 연구 및 데이터 분석을 지원하는 도구를 사용하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모릅니다. 이들에게는 아주 복잡한 문제죠."

Yuen 박사는 대학의 온프레미스 프라이빗 클라우드에서 실행되는 IBM Cloud Pak for Data 기술을 선택했습니다. "Cloud Pak for Data는 데이터 분석을 처음 시작하는 학생과 교사들이 더 쉽게 학습할 수 있도록 도와줍니다."라고 Yuen 박사는 덧붙입니다. "그렇기 때문에 이는 저희에게 올바른 선택이었습니다."

참여 초기에 IBM Client Engineering 팀은 워크숍을 통해 대학의 고충, 기대치, 학술적 사용 사례에 대한 요구 사항을 파악했습니다. 또한 팀은 HKSYU가 머신 러닝, 특히 자연어 처리를 활용하여 비정형 데이터에서 인사이트를 발견하고 연구에 가장 적합한 주제를 결정하며 합리적인 기간 내에 고품질 분석을 제공하기를 원한다는 것을 알게 되었습니다.

워크숍을 통해 뉴스 분석을 위한 IBM Watson Discovery 소프트웨어의 2주 최소 기능 제품(MVP)이 탄생했습니다. HKSYU는 데이터 소스를 선택했습니다. 그 결과 뉴스 데이터를 수집하고 분석하는 기술의 능력이 입증되었습니다. 이 대학은 학생들이 의미 있는 인사이트를 추출하고, 주제와 키워드의 상관관계를 확인하고, 보고서를 생성하는 데 도움이 되는 소프트웨어의 포괄적인 사용자 인터페이스에 깊은 인상을 받았습니다.

이 플랫폼은 또한 다양한 분석 구성 요소를 제공하지만, 대학에 가장 필요한 서비스와 구성 요소만 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이러한 구성 요소 중 하나는 IBM Cloud Pak for Data 플랫폼과 통합된 IBM Watson Studio 기술의 AutoAI 그래픽 도구입니다. 이 도구는 데이터 사전 처리 및 모델 선택과 같은 머신 러닝 모델을 구축하는 데 사용되는 주요 작업을 자동으로 실행합니다. 또한 코딩이 필요하지 않습니다.

"AutoAI를 사용하면 학생들은 데이터 수집부터 데이터 분석, 결과 및 알고리즘 성능에 이르는 전체 모델링 프로세스를 시각화할 수 있습니다."라고 Yuen 박사는 말합니다. "사용하기가 정말 쉽습니다. 3시간 수업 동안 학생들은 데모를 통해 학습하고 강의를 듣고 2시간 동안 실습을 진행합니다. 교수님들도 사용하기가 더 쉽기 때문에 더 편하게 데이터 분석을 가르칠 수 있습니다."

한 교수는 IBM Cloud Pak for Data를 사용하여 핀테크 학생들에게 Python 프로그래밍 언어를 가르치기도 했습니다. Yuen 박사는 “학생들이 데이터를 쉽게 시각화할 수 있기 때문에 이는 학생들에게 Python을 배우고자 하는 동기를 부여했습니다.”라고 덧붙였습니다. "또한 데이터 정리에 필요한 모든 도구를 바로 사용할 수 있으므로 작업이 더 쉬워집니다."