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💡 요약 Gen AI 란? 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 Gen AI > LLM 딥러닝의 모델 타입 Gen AI 모델과 일반 ML 모델의 동작 방식 Gen AI Foundation Model Gen AI Foundation Model 정의 · 종류 Fine-Tuning Gen AI 모델 Gen AI 모델 종류 · Hallucinations 입력에 따른 Gen AI 모델 Input이 Image인 경우 Input이 Text인 경우 Multi Modal Foundation Model Gen AI 사용 시 주의할 점 MLOps VS DevOps GPT의 발전 ChatGPT의 발전 GPTs Gen AI 적용 케이스 💭 느낀 점 Gen AI를 주제로 ChatGPT까지 배워보는 시간이었다! Gen AI라는 기술, ..
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💡 요약 데이터 기반 제품 개선이란? 데이터 과학자의 역할 · 스킬셋 모델 개발 과정 데이터 기반 제품 개선 케이스 머신러닝이란? 머신러닝 정의 머신러닝 모델이란? 머신러닝 종류 지도 기계 학습 비지도 기계 학습 강화 학습 머신러닝 모델 개발 시 고려할 점 MLOps란? MLOps VS DevOps 머신러닝 사용 시 고려할 점 💭 느낀 점 어제는 데이터 기반 의사결정과 관련된 내용을 배웠다면, 오늘은 다음 단계인 머신러닝 모델에 관해 배웠다. 데이터 팀에서 데이터 분석가가 데이터를 분석해 의사결정에 도움을 주고 난 후에 벌어질 액션은 데이터 과학자가 그에 맞는 머신러닝 모델을 개발하여 서비스에 적용할 수 있도록 해주는 일이다. 머신러닝이라는 말은 워낙 많이 들어봤기 때문에 대략적으로 뭔지는 알았지만, 이..
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💡 요약 데이터 기반 의사결정이란? 데이터 분석 케이스 데이터 분석가의 역할 · 스킬셋 · 딜레마 데이터 팀 조직 구조 중앙 집중 구조 분산 구조 하이브리드 구조 데이터 조직의 일주일 애자일 개발 방법론 좋은 지표(KPI)란? KPI · 지표 KPI 기준 선행 / 후행 지표 시각화 대시보드 툴 💭 느낀 점 오늘 배운 내용들은 지난 달에 ADsP를 준비할 때 공부했던 내용들이어서 이해하기 어렵지 않았다. 그래서 원론적인 내용보다는 실제로 어떤 모습으로 데이터 팀이 이루어져 있을지가 궁금했는데, 강사님께서 '데이터 조직의 일주일' 이라는 주제로 실제 경험하신 데이터 팀의 업무를 소개해 주셨다. 이 부분에서 역시 회의가 굉장히 많고, 데이터 분석가는 협업으로 돌아가는 직무라는 것, 하드스킬 뿐 아니라 소프트 ..
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💡 요약 데이터란? Digitization 빅데이터 클라우드란? 특징 · 장점 AWS (Amazon Web Services) 데이터 팀 Data Informed Decisions VS Data Driven Decisions 역할 데이터 팀의 발전 단계 데이터 인프라 구축 데이터 엔지니어 데이터 레이크 vs 데이터 웨어하우스 데이터 분석 데이터 분석가 ETL vs ELT KPI (Key Performance Indicator) 시각화 대시보드 데이터 과학 데이터 과학자 머신러닝 모델링 사이클 A/B 테스트 데이터 조직 구성원 데이터 문해력 (Data Literacy) 데이터 교훈 💭 느낀 점 오늘부터 프로그래머스 데이터 분석 데브코스가 시작됐다! 데이터 분석 업무를 처음부터 끝까지 체계적으로 배울 프로그램..
