- 머신러닝은 명시적인 지시 없이 데이터 패턴을 학습하는 강력한 수학 기반 컴퓨터 시스템이다. 🧮
- 기존 소프트웨어와 달리 머신러닝은 개발 단계에서 공식을 생성하고 배포 단계에서 예측을 수행한다. ⚙️
- 머신러닝은 통계와 달리 미지의 데이터를 예측하는 데 탁월하며, 불확실성을 줄이고 미래를 대비하는 데 중요하다.🔮
- 머신러닝은 규모, 변화, 복잡성이 큰 경우에 적합하지만, 데이터 부족, 비용 효율성 문제 등의 경우에는 적합하지 않을 수 있다. ⚖️
- 머신러닝은 비즈니스 목표 달성을 위해 엔지니어링 목표와 연결되어야 한다. 🤝
- 강의는 머신러닝 입문, 알고리즘 심층 분석, 생성형 AI 소개, 생성형 AI 시스템 설계 및 배포 등 네 부분으로 구성된다. 📚
- 강사는 머신러닝 아키텍트이자 신경과학 박사 학위 소지자이며, AWS 전문가이기도 하다. 👩🎓
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