데이터 사이언티스트 & 머신러닝 개발자

머신러닝(Machine Learning)

• 너무 많아진 데이터를 사용하기 위해 나온 솔루션
• 컴퓨터(모델)에게 데이터만 넣어줬을 때 우리가 원하는 결과를 예측하는 것이 핵심
• 인공지능의 하위집합, 클라우드 컴퓨터 시스템이 더 많은 '경험'을 만들며 스스로 지속적인 조정과 향상을 수행하도록 함 => 데이터가 많을수록 더 정확한 결과를 도출
  • 인공지능(Artificial Intelligence) : 인간의 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템 
  • 딥러닝: 인간의 뇌를 형상화한 인공신경망을 머신러닝에 적용한 기술

 

데이터 사이언티스트 & 머신러닝 엔지니어

• 데이터를 분석하는 작업을 수행하여 회사에게 인사이트를 제공
  • 데이터를 통계적으로 분석
  • 가공하여 목적에 맞는 결과를 도출 => 모델을 이용
• 데이터 사이언티스트: 모델 자체를 만드는 것을 연구(통계학+머신러닝)
• 머신러닝 엔지니어: 시스템 효율 관점에서 모델을 개선하고, 실제 서비스 단계에 이 모델을 적용

 

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클래스101 강의를 참고하여 내용을 추가하였습니다. => 관련 게시물 : https://sonjieun26.tistory.com/38

<참고 출처>

강의 : https://class101.page.link/yNrA