신이 되고 싶은 갓지이

사실 이미 한참 전에(2023.07.21) 시험을 보고 합격까지 받았지만 늦게라도 시험 합격 후기를 올려본다! KT에서 주관하는 국내 인공지능 활용평가 자격증 AICE 준비! AICE 자격증 데이터 분석가로서 취업준비를 하면서 여러 공부를 하다 KT에서 주관하는 인공지능 자격증인 AICE을 발견했다! 이 자격증은 다른 ADsP나 SQLD와 같은 자격증과 달리 인공지능 활용능력을 godji.tistory.com 앞서 시험을 보기 전에 올린 포스팅에서 언급했듯이 우선 Basic을 응시했고 결과는 합격! 나는 유데미에서 강의를 사긴 했지만 사실 Basic은 코딩없이 치루는 시험이기 때문에 사실 인공지능에 대한 책을 통해 간단한 이론을 숙지하고 바로 AICE 홈페이지에서 무료 사례실습 강의를 듣거나 샘플문항을 ..

여기저기 서류에 붙으면서 기업과제를 하느라 강의를 많이 밀리게 되어 이제야 포스팅을 올린다 🥲 1. 모델 선택 및 학습 ✔️ 알고리즘의 선택 과제 목적과 타겟 변수에 따라 어떤 알고리즘을 선택할지 결정된다. ✏️ 타겟 변수 1. 분류 2. 수치 예측(회귀) ✏️ 과제 목적 1. 설명 결과의 원인 분석 결과에 영향을 주는 변수(컬럼)분석 2. 예측 결과 자체가 중요한 경우 미래 상황에 대비하고 정확히 알아야 하는 경우 ✔️ 모델 학습 모델 학습이란 손실함수(Loss function)을 최소화하여 가중치(Weight)를 계속해서 업테이트 해나가는 과정이다. * 손실함수 : 신경망 학습의 목적함수로 출력값(예측값)과 정답(실제값)의 차이를 계산하는 함수로 예측값과 실제값의 차이를 나타내는 지표 * 목적함수 :..

1. 문제정의 : 목적과 목표를 명확히 하는 단계 ✔️ AI가 적용될 수 있는 상황 데이터나 규칙이 복잡한 경우 - 데이터 기반으로 스스로 학습하여 자동으로 규칙을 생성하기에 효율적 다양한 형태의 데이터를 활용하는 경우 - 구조 관점의 여러 데이터 형태를 모두 활용 가능 미지의 영역에 대한 연구와 해결이 필요한 경우 - 아직 개척되지 않은 영역 개척에 효율적 ✏️ 구조 관점의 데이터 유형 설명 종류 정형 데이터 행과 열의 정형화된 구조로 고정된 필드에 저장되며 값과 형식이 일관 관계형 데이터베이스(RDBMS), 엑셀 등 반정형 데이터 구조와 형태를 갖고 있으나 값과 형식에 일관성이 없음 로그, 스크립트 등 비정형 데이터 정해진 구조와 형태가 없으며 고정된 필드에 저장되지 않음 텍스트, 이미지, 오디오, ..

앞서 배운 인공지능을 실제 업무에 적용하는 방법과 적용 사례에 대해서 정리해보았다. ✏️ 인공지능 업무에 적용하기 1. AI 적용 프로세스 문제 정의 - 목적과 목표에 따라 어떤 AI 모델을 만들것인지 선택. AI 과제 정의서에서 과제명, 배경 및 문제정의, 가설, 기대효과, 사용 모델 등 작성하여 사용 데이터 수집 - 데이터가 편향되거나 손실되었다면 정확하지 않을 학습이 될 수 있으니 최대한 많고 깨끗한 데이터를 수집 데이터 분석 및 전처리 - 수집한 데이터를 확인하고 중요한 것을 찾아서 기계가 판독할 수 있도록 준비. 범주형/수치형 여부, 빈값(NULL)의 처리 여부, 문자는 숫자화(인코딩)하는 작업을 진행 AI 모델링 - 정리된 데이터를 어떤 학습유형의 알고리즘으로 어떤 개발도구를 통해 학습 시킬지..

어느덧 마지막 domain만이 남았다. 지금까지 정리한 내용말고도, 문제를 풀면서 나온 오답을 비롯해서 좀 더 공부해야하는 내용들이 많이 있다. Domain1과 함께 4.1 Dimensions and Measures 4.1.1 Dimension 4.1.2 Measure 4.2 Discrete and Continuous Fields 4.2.1 Discrete 4.2.2 Continuous 4.3 Aggregation 4.3.1 Aggregation 4.4 Tableau Server 4.4.1 Tableau Online 4.4.2 Measure 4.4.3 Extract File Domain 4 내용 ✔️ 4.1 Dimensions and Measures 4.1.1 Dimension date, string, ..