이번 글에서는 프로그래머스 인공지능 데브코스 4기의 수료 후기를 적어보려고 합니다. 약 5개월 정도 되는 시간 동안 참여했던 이 프로그램을 돌아보고, 나름대로 간단한 회고를 해보고자 합니다. 부족한 부분들도 많이 있었지만, 많은 분들과 새로운 것들을 배워갈 수 있는 좋은 기회가 되었던 것 같습니다! 프로그래머스에서 주관하는 데브코스 외에도 인공지...

이번 글에서는 Coursera의 ETL and Data Pipelines with Shell, Airflow and Kafka (IBM) 4주차 강의를 정리합니다. 이 강좌는 ETL 및 ELT 데이터 파이프라인에 대해 학습하며, Airflow와 Kafka 등을 이용해 이를 배우게 됩니다. 4주차에는 Kafka를 이용해서 스트리밍 파이프라인을 구축하...

이번 글에서는 Coursera의 ETL and Data Pipelines with Shell, Airflow and Kafka (IBM) 3주차 강의를 정리합니다. 이 강좌는 ETL 및 ELT 데이터 파이프라인에 대해 학습하며, Airflow와 Kafka 등을 이용해 이를 배우게 됩니다. 3주차에는 Airflow를 이용해 데이터 파이프라인을 구축하...

이번 글에서는 Coursera의 ETL and Data Pipelines with Shell, Airflow and Kafka (IBM) 2주차 강의를 정리합니다. 이 강좌는 ETL 및 ELT 데이터 파이프라인에 대해 학습하며, Airflow와 Kafka 등을 이용해 이를 배우게 됩니다. 2주차에는 데이터 파이프라인에 사용되는 도구와 기술에 대해 ...

이번 글에서는 Coursera의 ETL and Data Pipelines with Shell, Airflow and Kafka (IBM) 1주차 강의를 정리합니다. 이 강좌는 ETL 및 ELT 데이터 파이프라인에 대해 학습하며, Airflow와 Kafka 등을 이용해 이를 배우게 됩니다. 1주차에서는 데이터 처리 기술에 대해 공부하며 ETL과 EL...

이번 글에서는 LG Aimers의 AI 전문가 과정에서 시계열 데이터의 순차적 특성을 고려한 모형과 그 학습 원리를 배웁니다. 모형의 어떠한 특성이 시계열 데이터의 특성을 학습에 반영하게 되는지 그리고 어떻게 모델의 성능을 향상시킬 수 있는지를 배울 수 있습니다. 1. 순환신경망 기반의 시계열 데이터 회귀 Non-Sequential vs Seq...

이번 글에서는 LG Aimers의 AI 전문가 과정에서 인과성에 대해 추론하고, 경험적 데이터를 사용해 인과 관계를 결정하는 방법을 익히게 됩니다. 이를 통해 데이터를 생성한 프로세스에 대해 만들어야 하는 필수 가정과 이러한 가정이 합리적인지 평가하는 방법, 마지막으로 추정되는 양을 해석하는 방법을 학습합니다. 1. Causality 인과성...

이번 글에서는 LG Aimers의 AI 전문가 과정에서 설명가능한 AI에 대하여 학습합니다. 머신러닝은 크고 복잡한 데이터를 이해하고, 이들 간의 관계성을 살펴보는 기술이지만 본질적으로 해석 가능성을 제한하는 블랙박스인 경우가 많습니다. 현실에서 이것을 사용할 때는 그에 따른 해석이 요구되는데, 따라서 그 한계를 보완하기 위해 Explainable A...

이번 글에서는 LG Aimers의 AI 전문가 과정에서 딥러닝에 대한 기본 개념과 대표적인 모형의 학습 원리를 학습합니다. 특히, 이미지와 언어 모델 학습을 위한 딥러닝 모델과 학습 원리를 배우게 될 것입니다. 1. Introduction to DNN Artificial Intelligence > Machine Learning &gt...

이번 글에서는 프로그래머스 인공지능 데브코스의 16주차 강의에 대한 정리입니다. 이 강의에서는 추천 시스템에 대하여 다루게 됩니다. 1. Recommendation System 이란? 추천 엔진의 정의 사용자: 서비스를 사용하는 사람 아이템: 서비스에서 판매하는 물품 (다른 사용자가 물품이 될 수도 있음 - 링크드인 등) 일반적으...