¾Æ¸¶Á¸ º£½ºÆ®¼¿·¯¸¦ ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¹öÀüÀ¸·Î ¸¸³´Ù!
źźÇÑ À̷аú ´Ù¾çÇÑ ¿¹Á¦·Î ¹è¿ì´Â ¸Ó½Å ·¯´×/µö·¯´× ½ÇÀü °¡À̵å
¾Æ¸¶Á¸ º£½ºÆ®¼¿·¯ÀÎ ¡º¸Ó½Å ·¯´× ±³°ú¼¡»°¡ ÆÄÀÌÅäÄ¡ ÆíÀ¸·Î »õ·Ó°Ô ž´Ù! ¸Ó½Å ·¯´×°ú µö·¯´×À» Á¦´ë·Î ÀÌÇØÇϱâ À§ÇØ ÇÊ¿äÇÑ °³³ä, ÇÙ½É ¾Ë°í¸®Áò ÀÛµ¿ ¹æ½Ä°ú »ç¿ë ¹æ¹ý, ¹Ø¹ÙÅÁÀÌ µÇ´Â ¼öÇÐ, ½Ç¿ëÀûÀÎ ¿¹Á¦, ºüÁö±â ½¬¿î ÇÔÁ¤À» ÇÇÇÏ´Â ¹æ¹ý±îÁö À̷аú Äڵ带 ±ÕÇü ÀÖ°Ô ¼³¸íÇÑ´Ù. ¶ÇÇÑ, ÆÄÀ̽㠱â¹ÝÀÇ ÇÙ½É ¶óÀ̺귯¸®(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)¸¦ »ç¿ëÇØ ¸Ó½Å ·¯´×À», ÆÄÀÌÅäÄ¡¸¦ »ç¿ëÇØ µð¹ö´×À» ¼³¸íÇÑ´Ù. ÆÄÀÌÅäÄ¡ ÇÙ½É °³³äÀº ¹°·ÐÀÌ°í, ¡º¸Ó½Å ·¯´× ±³°ú¼ 3ÆÇ¡»¿¡¼ ´Ù·é ³»¿ë ¿Ü¿¡ Æ®·£½ºÆ÷¸Ó, ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×, XGBoost, ±×·¡ÇÁ ½Å°æ¸Á µî ÃֽŠµ¿Çâ±îÁö Ãß°¡ÇßÀ¸¸ç, »çÀÌŶ·±°ú ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¸ðµÎ ÃֽŠ¹öÀüÀ» ±âÁØÀ¸·Î ÇÑ´Ù. ¸Ó½Å ·¯´×°ú µö·¯´× ±âº»±â¸¦ źźÇÏ°Ô ´ÙÁö°í ½ÍÀº ºÐ²² ÃßõÇÑ´Ù.
À§½ºÄܽÅ-¸Åµð½¼ ´ëÇб³ÀÇ Åë°èÇÐ Á¶±³¼ö·Î ¸Ó½Å ·¯´×°ú µö·¯´×¿¡ ÁßÁ¡À» µÎ°í ÀÖ´Ù. ±×ÀÇ ÃÖ±Ù ¿¬±¸´Â Á¦ÇÑµÈ µ¥ÀÌÅÍ·Î ÀÛ¾÷Çϱâ À§ÇÑ Ç»-¼¦(few-shot) ÇнÀ°ú ¼ø¼°¡ Àִ Ÿ±ê¿¡ ´ëÇÑ ½ÉÃþ ½Å°æ¸Á °³¹ß°ú °°Àº ÀϹÝÀûÀÎ ¹®Á¦¿¡ ÃÊÁ¡ÀÌ ¸ÂÃçÁ® ÀÖ´Ù. ¶ÇÇÑ, ¿ÀÇ ¼Ò½º ±â¿©Àڷεµ È°¹ßÈ÷ È°µ¿ ÁßÀ̸ç, Grid.aiÀÇ ¼ö¼® AI ±³À°ÀÚ¶ó´Â »õ·Î¿î ¿ªÇÒÀ» ÅëÇØ »ç¶÷µéÀÌ ¸Ó½Å ·¯´×°ú AI¿¡ ÀÔ¹®ÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï µ½´Â µ¥ ¿Á¤À» ½ñÀ» °èȹÀÌ´Ù.