AI 인공지능을 배우고 AI 엔지니어가 되기 위한 방법을 소개하려고 합니다. 그 첫번째로 우선, AI 엔지니어에 필요한 최소한의 AI 기초 지식을 크게 6 가지로 나누어 보았습니다.
AI 엔지니어에게 필요한 최소한의 지식
미래 AI 엔지니어로서 업무를 행함기 위한 크게 6 가지 내용의 기초 지식 의 전체 상을 파악하십시오.
① 프로그래밍
- Python
- numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow과 keras
이 중 특히 pandas을 다루면 좋습니다.
기계 학습을 실시하는데있어서 데이터 전처리가 필수인데, 데이터 전처리를 실시하는데있어서 유용한 라이브러리입니다.
② 수학
- 미분, 선형 대수학, 벡터, 행렬, 확률 등
③ 통계 지식
- 표준 편차, 분산, 확률 분포, 추정, 검정 등
④ 기계 학습의 기초 지식
- 감독 학습과 감독 없는 학습
- 전처리, 특징량 설계, 학습과 평가
- 단일 회귀 분석, 다중 회귀 분석, 최소 제곱 법, 퍼셉트론 로지스틱 회귀
- 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 K-means
- 딥 러닝의 구현 기술 및 지식
- scikit-learn
- TensorFlow과 Keras 등의 프레임 워크의 지식
- scikit-learn에서 학습 된 모델을 만들기까지의 흐름 등.
1. 데이터의 수집과 데이터의 전처리 결손치의 보완이나 이상치의 제거)
2. 특징 량의 설계 (특징 량의 선택)
3. 모델 개발 (모델 선택 학습)
4. 모델 평가 ... 교차 검정 혼합 행렬에서 평가 등
⑤ SQL을 사용하여 데이터베이스를 조작하는 지식
- select, insert, update, delete where, like, limit, sum, avg, max group by, having, order by, 테이블 조인 뷰 서브 쿼리 case 등
⑥ 클라우드 지식
- AWS와 GCP와 Azure 같은 클라우드 인프라 방향의 지식
관련기사 [IT] - AWS란? AWS서비스 간단 요약 정리
AWS란? AWS서비스 간단 요약 정리
IT계의 인프라 (기반) 서비스인 AWS. 그 서비스 내용이 너무 다양해 모르는 경우가 많은 것 같습니다. 이번에는 AWS란 무었인지 어떤 서비스를 제공하는지 그 내용을 간단하게 요약 정리해 보도록 하겠습니다. 기..
tagilog.tistory.com
알아야 되는 분야가 6개나 되나며 의외로 많다라고 생각할지도 모르겠습니다. 그러나 한 번에 모든 할거야 것이 아니고 우선 ①과 ④의 두 가항목에서 시작하면 좋을 듯 합니다.
왜냐면 실제로 프로그램을 써보고 눈에 보이는 형태로 계속해서 배우기 쉽기 때문입니다. 소개 이론부터 들어가면 좌절 해 버리므로 쉬우니까요. 그러면 오늘은 여기까지 적도록 하겠습니다.