머신러닝 엔지니어2

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  머신러닝 모델 종류 및 모델별 성능 비교 머신러닝은 데이터 분석과 예측을 위한 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 다양한 산업 분야에서 사용되며, 문제 유형에 따라 적합한 모델을 선택하는 것이 성능과 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 이 글에서는 머신러닝 모델의 주요 종류와 각각의 모델이 가진 장단점, 그리고 모델 간 성능을 비교하여 설명하겠습니다. 이를 통해 특정 문제에 적합한 모델을 선택하는 데 도움을 줄 것입니다.1. 머신러닝 모델의 주요 종류머신러닝 모델은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있으며, 이 중 지도학습 모델이 가장 많이 사용됩니다. 지도학습은 입력 데이터와 그에 대한 정답(레이블)이 주어졌을 때, 이를 학습하여 새로운 데이터에 대해 예측하는 방식입니다. 비지도학습은 정답이 없는 데이터를 군집화하거나 패턴을 발견하는 .. IT 2024. 10. 17.

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  AI개발자 직무 구분 및 기술스택 알아보기 1. AI 개발자란 무엇인가?AI(인공지능) 개발자는 컴퓨터가 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 설계하고 개발하는 전문가입니다. 이들은 인공지능 시스템을 구축하고, 데이터를 학습시켜 특정한 작업을 수행하도록 훈련합니다. AI 개발자는 다양한 직무로 세분화되며, 각 직무는 서로 다른 기술 스택을 필요로 합니다.2. AI 개발자 직무 구분2.1 Machine Learning Engineer(머신러닝 엔지니어)머신러닝 엔지니어는 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 학습 알고리즘을 구축하며, AI 모델을 훈련시키는 전문가입니다. 이들은 주로 대규모 데이터를 처리하고 모델의 성능을 향상시키기 위한 최적화를 진행합니다.주요 역할:머신러닝 모델 설계 및 개발데이터 전처리 및 모델 학습모델 성능 평가 .. IT 2024. 10. 16.