AI 요약관련 정보

• 파이썬 기초를 탄탄히 다지고, 변수, 반복문, 함수, 클래스 등 핵심 개념과 람다, 데코레이터 같은 고급 기능을 익히며 간단한 프로젝트를 통해 문제 해결 능력을 키워야 합니다. 🐍
• 머신러닝 엔지니어의 핵심 업무인 데이터 수집, 정제, 분석을 위해 NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebooks 사용법을 숙달해야 합니다. 📊
• 효율적인 개발 환경 구축을 위해 가상 환경(Pip, Poetry), 버전 관리(Git, GitHub), 기본적인 터미널/Bash 명령어를 익히는 것이 중요합니다. 🛠️
• 선택 사항이지만, 선형 대수, 확률 및 통계, 경사 하강법 등 수학적 기초를 이해하면 머신러닝 알고리즘의 작동 원리를 더 깊이 파악할 수 있습니다. ➕
• Scikit-learn을 활용하여 회귀, 분류, 클러스터링 등 지도 및 비지도 학습 알고리즘을 배우고, 모델 평가 지표와 과적합 방지 기법을 이해해야 합니다. 🧠
• 머신러닝 기초를 다진 후, TensorFlow 또는 PyTorch 중 하나를 선택하여 신경망 구축, 활성화 함수, 손실 함수, 최적화 기법을 학습하고 CNN, RNN 같은 고급 모델을 다뤄봅니다. 🚀
• 실제 머신러닝 프로젝트를 위해 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 튜닝, 배포(Flask, FastAPI, Streamlit) 등 전체 파이프라인을 이해하고 구현할 수 있어야 합니다. ⚙️
• 최신 트렌드인 LLM(대규모 언어 모델)의 트랜스포머 아키텍처와 API 활용법을 이해하는 것은 좋지만, 핵심 머신러닝 기술의 중요성을 간과해서는 안 됩니다. 💬
• Kaggle 같은 플랫폼을 활용하여 개인 프로젝트를 구축하고, 데이터 파이프라인부터 모델 배포 및 UI까지 포함된 완성도 높은 포트폴리오를 만들어 실력을 증명해야 합니다. 🌟