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ML 모델링을 하다보면 정말 시간이 오래걸리는 것을 알 수 있다.겨우 구현했음에도 성능이 미미하거나 개선의 여지가 많이 있기에하나의 ML 알고리즘을 구현 및 개발하는 과정은 피로감이 상당하다. 본 문제점에서 인지한 고민은 다음과 같다.리소스(시간,물적 자원)은 제한되어 있고, 모델을 개발하고 평가하며 비교하게 되면 정말 할일이 많아질텐데 어쩌면 좋을까? 이 과정을 절약할 순 없는지 그리고 이 과정은 AI한테 대체될 수 있지 않은지?이런 고충이 있는 것을 동료에게 어떻게 알릴 것인지... 이에 대한 나만의 해답을 내리고자 해결 방법과 한계를 작성해보겠다.해결방법1. Auto ML AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝 모델 개발의 복잡하고 반복적인 과정을 자동화하는 것. ..

kaggle 데이터를 활용한 실전 머신러닝 8차시입니다.안녕하세요 여러분!데이터 분석에 관심이 있는데 프로젝트 경험이 없으셔서고민 중이신가요? 실제로 EDA까지는 해봤으나 포트폴리오로 정리하기 어려우신가요?저역시 해당 고민이 있었고 해답을 찾기위해 전전긍긍하던 중메타코드를 발견하게 되었습니다. 메타코드MAI 강의 & 커뮤니티 플랫폼ㅣ300만 조회수 기록한 IT 현직자들의 교육과 함께 하세요metacodes.co.kr메타코드에서는 함께 모여서, 현직자 조언 듣고, 공부하세요!라는 모토를 기반으로데이터 분야로 진로를 꿈꾸는 사람들을 위한 유익한 학습 공간이에요.빅데이터 자격증, 클라우드 자격증뿐만 아니라 학습을 개발, UI/UX학습까지 너무나도 배움의 천국입니다. 저의 경우, 지금 학부연구생을 해보고 여러 ..

kaggle 데이터를 활용한 실전 머신러닝 7차시입니다.데이터분석과 더불어 개인의 포토폴리오가 요즘 취업시장 작성이 중요해졌지요.남다른 경쟁력을 갖기 위해선학위, 프로젝트 경험이 있어야 좋은 소식을기대해 볼 수 있을 것으로 보입니다.메타코드는 데이터에 관한 AI / ML/ 데이터 분석 역량을 키워볼 수 있어요.최근에는 학습 말고도 커뮤니티 게시판에서유익한 채용공고, 공모전, 기업분석 정보도 공유되고 있습니다.다양한 커뮤니티 활동에서 유익한 정보와데이터 사이언티스트에 관심이 있으시다면제 게시글을 보시고 메타코드에서 함께 성장해보심 어떨까요?캐글 데이터를 활용한 실전 머신러닝이번 시간에는 Deep Learning with Pytorch이 메인 주제입니다.파이토치를 왜 이용해야하는가? 언제 써야하는가 궁금하신..

kaggle 데이터를 활용한 실전 머신러닝 5차시입니다.데이터분석과 더불어 개인의 포토폴리오가 요즘 취업시장 작성이 중요해졌지요.남다른 경쟁력을 갖기 위해선학위, 프로젝트 경험이 있어야 좋은 소식을기대해 볼 수 있을 것으로 보입니다.현재 저는 메타코드 앰배서더 활동으로데이터 사이언티스트 직무에 관련 강의를 수강하고 있어요.이커머스 데이터 분석 포트폴리오를 만들어 가고 있습니다 데이터 사이언티스트에 관심이 있으시다면제 게시글을 보시고 메타코드에서 함께 성장해보심 어떨까요?  메타코드MAI 강의 & 커뮤니티 플랫폼ㅣ300만 조회수 기록한 IT 현직자들의 교육과 함께 하세요metacodes.co.kr캐글 데이터를 활용한 실전 머신러닝해당 강좌는 캐글 데이터를 활용해 머신러닝 모델과 예측기법을적용해보는 실습입니..