반응형 mlops2 머신러닝 초보자를 위한 체계적인 학습 로드맵 제안서 기초 수학(선형대수, 확률, 미적분)과 Python 학습부터 시작합니다. 주요 알고리즘과 딥러닝 도구(TensorFlow, PyTorch)를 익히고, EDA와 모델 배포, 최신 연구 동향까지 다룹니다. 서론인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 기술의 핵심으로 자리 잡으며 점점 더 많은 사람들이 이 분야에 도전하고 있습니다. 하지만 처음 머신러닝을 배우는 과정은 방대하고 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 초보자에게 적합한 학습 로드맵을 따르면서 점진적으로 실력을 쌓는 것이 중요합니다. 이 글에서는 단계별로 어떤 지식을 익히고 어떤 실습을 해야 하는지 상세하게 안내하겠습니다. 학습 과정은 수학적 기초부터 시작해 실제 코드 구현, 프로젝트 경험 축적, 그리고 최신 딥러닝에 이르기까지 나아갑니다. 끝까지 따라가.. 2024. 11. 2. 2024년 머신러닝 개발자 채용 트렌드에 대한 최신 정보 알아보기 2024년, AI와 머신러닝 분야의 급속한 발전으로 머신러닝 엔지니어, NLP 엔지니어, AI 제품 관리자 등의 수요가 증가하고 있습니다. 저코드/노코드, AutoML, MLOps 등 새로운 기술 트렌드가 부상하고 있으며, 클라우드 활용 능력이 필수적입니다. 서론2024년은 AI와 머신러닝 기술의 발전이 가속화됨에 따라 관련 전문가에 대한 채용 수요가 급격히 증가하는 해로 자리 잡고 있습니다. AI 기술이 다양한 산업에 걸쳐 적용되고 혁신을 이끌고 있기 때문에, 머신러닝 개발자와 AI 전문가들은 더욱 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 채용 시장에서 특히 주목받는 몇 가지 주요 트렌드를 살펴보면, 앞으로도 이 분야에 대한 높은 수요가 지속될 것으로 예상됩니다. 머신러닝과 AI 관련 기술은 점차 고도화되고 .. 2024. 10. 30. 이전 1 다음 반응형
