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데이터 분석

딥러닝 vs 머신러닝 – 차이점과 학습 우선순위 AI를 공부할 때 가장 많이 접하게 되는 두 가지 개념이 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)입니다.두 개념의 차이점과 입문자가 먼저 공부해야 할 우선순위를 정리했습니다먼저 머신러닝을 추천해 드립니다. 기본적인 수학 지식과 프로그래밍 언어를 배우기 괜찮으며 데이터가 많이 필요한 딥러닝에 비해 빠르게 통계를 볼 수 있기에 머신러닝을 추천해 드립니다.기초를 탄탄히 다지면서 공부를 하셔야지 처음부터 방대한 양에 프로젝트를 하시는것은 비추천해 드립니다. 1. 머신러닝이란?머신러닝은 데이터로부터 학습하여 예측 모델을 만드는 기술입니다. 사람이 일일이 규칙을 정하지 않아도, 데이터 패턴을 분석하여 예측 모델을 생성할 수 있습니다.✅ 머신러닝의 특징데이터 기반 학습: 데이터.. 더보기
AI 학습자를 위한 포트폴리오 작성법 – 취업에 유리한 프로젝트 아이디어 AI 분야에서 취업을 준비 중이라면 실무 중심의 포트폴리오가 필수적입니다.데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝을 활용한 실전 프로젝트 5가지를 제안합니다.딥러닝 프로젝트 해보시는것을 추천해 드립니다.데이터 분석은 기본적인 프로젝트이기에 주제가 괜찮을경우에만 포트폴리오에 추가해주세요딥러닝과 머신러닝 프로젝트로 포트폴리오를 추가 하시는것을 추천해 드립니다. 1. 포트폴리오 구성 요소 – AI 포트폴리오의 기본 구조AI 포트폴리오는 단순한 프로젝트 나열이 아닌, 문제 해결 과정과 결과물 중심으로 구성해야 합니다.✅ 필수 구성 요소:1. 소개 페이지: 본인 소개, 기술 스택, 학습 과정2. 프로젝트 목록: 프로젝트명, 기술 스택, 프로젝트 목적3. 프로젝트 세부 설명: 문제 정의, 데이터 수집, 분석 과정, 결.. 더보기
AI 전문가가 되기 위한 기초 공부법 – 입문자를 위한 5단계 학습 로드맵 AI 전문가가 되고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하다면, 이 글을 참고하세요. 파이썬 기초부터 머신러닝, 딥러닝까지 입문자를 위한 5단계 학습 로드맵을 제안합니다.AI 전문가가 되기 위해서는 기본적인 수학 개념을 이해하고,Python과 같은 프로그래밍 언어를 다룰 수 있어야 합니다.그렇기에 기초부터 다시 다진다고 생각하시고 강의나 책을 통한 학습을 하시는것을 추천해 드립니다. 1. 파이썬 기초 학습 – AI 공부의 첫 걸음AI와 머신러닝 개발에 가장 많이 사용되는 언어는 파이썬(Python)입니다. 따라서 AI 전문가가 되기 위해서는 파이썬 문법부터 먼저 익혀야 합니다.✅ 추천 학습 과정인프런: 파이썬 입문 강의 (무료/유료)Udemy: Python for Data Science and Ma.. 더보기
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