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어떻게 일하는가?
기존 서비스 요구사항을 파악하고 해결하기 위한 머신러닝 방법론 개발
1. 테스트/학습 데이터 구축
-모델을 테스트할 수 있는 테스트 데이터 구축
-평가 방법(metric) 결정
-학습 데이터 구축 (optonal)
2. 모델 개발(Proof of Concept)
-해당 문제를 해결할 수 있는 모델을 개발하고
-해당 모델로 서비스 요구사항을 해결할 수 있을지 가능성 판단
3. 목표 성능
-서비스 출시를 위해 필요한 목표 성능(속도 포함) 도달
4. 서비스화
5. 서비스 유지보수관리
-Research Oriented
-새로운 기술의 등장에 따라 선제적으로 연구하고 기존의 모델과 서비스에 변화를 줄 수 있는 방법 연구
*하이퍼클로바
->1. 테스트/학습 데이터 구축
-모델을 테스트할 수 있는 테스트 데이터 구축
-학습데이터 구축
2. 모델 연구 개발
-기존 논문의 구현/새로운 모델 연구 개발
3. 모델이 해결할 수 있는 서비스 제안
-해당 모델로 해결할 수 있는 서비스 발굴/제안
ML 전문가로 성장하기 ㅜ이해 필요한 것은?
-새로운 머신러닝 방법에 대한 꾸준한 관심과 연구개발
-수학, 딥러닝 모델, 대용량 데이터 처리, 최적화, 오픈 소스, 서빙
-문제 정의 능력
*서비스에서 어떤 문제를 해결하려고 하는가?
*이전 모델은 풀지 못한 어떤 문제를 현재 모델이 해결하는가?
-문제에 맞는 해결책 사용
다니면서 취득 x
학사4 석사6
파이토치 더 많이 사용
api
음성연구, 추천, 그래프
머신러닝 기초 탄탄히 하기
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