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Data, AI, Tech. & Career74

DeepSeek로 인한 AI 투자 우려와 전략적 투자 방향 DeepSeek로 인한 AI 투자 우려와 전략적 투자 방향AI 투자에서 신중한 접근. 분산 투자가 필요하다. DeepSeek의 등장은 AI 투자 시장에서 중요한 이슈로 작용하고 있다. 그러나 DeepSeek의 데이터 프라이버시 문제, AI 윤리적 이슈 및 장기적인 기술 지속 가능성에 대한 의문은 투자자들에게 신중한 접근을 요구한다. AI 산업은 여전히 급속도로 변화하고 있으며, 단기적인 트렌드보다는 장기적인 기술 경쟁력과 시장의 안정성을 고려한 투자 전략이 필요하다. 특히, DeepSeek과 같은 혁신적인 AI 기업들의 등장은 각국에서 AI 기술에 대한 투자 유입을 가속할 가능성이 높다. 이는 NVIDIA와 같은 AI 반도체 및 인프라 기업에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. AI 모델이 더욱 정교.. 2025. 2. 2.
머신러닝을 위한 데이터 정제와 피처 엔지니어링 방법 머신러닝을 위한 데이터 정제와 피처 엔지니어링 방법 데이터 정제란 무엇인가?  머신러닝 모델이 성공적으로 작동하려면 깨끗하고 체계적인 데이터를 사용하는 것이 필수적입니다. 아무리 복잡한 알고리즘을 적용하더라도 데이터가 정리되지 않았다면 정확한 예측을 기대하기 어렵습니다. 데이터 정제는 원본 데이터에서 오류, 중복 및 불필요한 정보를 제거하고 분석하기 좋은 형태로 가공하는 과정입니다.예를 들어, 고객 데이터에서 나잇값이 -10으로 입력되어 있다면, 이는 명백한 오류입니다. 또는 동일한 사용자가 여러 번 중복으 등록된 경우, 이를 제거하지 않으면 분석 결과가 왜곡될 수 있습니다. 따라서 머신러닝 모델이 올바르게 학습할 수 있도록 데이터를 정리하는 과정은 필수적입니다. 목차데이터 정제 과정피처 엔지니어링데이터.. 2025. 2. 2.
AI 기반 커리어 코칭: 직업 추천 시스템 활용법 AI가 커리어 개발을 혁신하는 이유 빠르게 변화하는 직업 시장에서 개인이 자신 적성과 역량에 맞는 직업을 찾는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 과거에는 직업 탐색을 위해 인맥을 활용하거나 구직 포털에서 직접 검색해야 했지만, 이제는 AI 기반의 커리어 코칭 시스템이 등장하면서 더 정확하고 맞춤형 직업 추천이 가능해졌습니다.AI 기반 커리어 추천 시스템은 개인의 학력, 경력, 기술, 관심사를 분석하여 가장 적합한 직업을 추천해 줍니다. 이러한 시스템을 활용하면 자신의 강점을 더욱 효과적으로 살릴 수 있는 직업을 찾을 수 있으며, 미래의 커리어 방향을 더욱 체계적으로 설계할 수 있습니다. 목차AI 기반 직업 추천 시스템의 장점은?AI 기반 직업 추천 시스템 활용법AI 기반 커리어 추천 시스템을 사용할 때 주의할 .. 2025. 2. 1.
AI와 데이터 전처리: 깨끗한 데이터를 만드는 과정 데이터 전처리란 무엇인가? 데이터 전처리는 수집한 데이터를 분석하기 전에 정리하고 가공하는 과정입니다. 아무리 많은 데이터를 확보하더라도, 그 데이터가 정제되지 않았다면 AI 모델이 잘못된 패턴을 학습할 위험이 있습니다. 불완전한 데이터는 신뢰할 수 없는 결과를 도출하며, 이는 의사결정의 오류로 이어질 수 있습니다. 따라서 데이터를 분석하기 전에 올바르게 정리하는 과정은 필수적입니다. 왜 데이터 전처리가 중요한가?  데이터 전처리는 단순히 형식을 맞추는 것을 넘어, AI와 데이터 분석의 정확성을 높이는 핵심 요소입니다. 예를 들어 고객 설문 조사 데이터에서 같은 성별을 나타내는 값이 '남성', 'M', 'Male' 등으로 입력되어 있다면, AI가 이를 동일한 값으로 인식하지 못할 가능성이 큽니다. 또한,.. 2025. 2. 1.
데이터 수집의 중요성: AI 모델을 위한 첫걸음 데이터 수집의 중요성: AI 모델을 위한 첫걸음 데이터 수집이 중요한 이유  AI 모델이 정확한 결과를 도출하려면, 신뢰할 수 있는 데이터를 충분히 확보하는 것이 필수적입니다. 데이터를 어떻게 수집하고 활용하느냐에 따라 AI의 성능이 결정되며, 품질이 낮거나 편향된 데이터는 모델의 예측력을 떨어뜨릴 수 있습니다. 따라서 효과적인 데이터 수집은 AI 개발의 핵심 단계라고 할 수 있습니다.데이터는 단순한 숫자나 문자가 아니라, 특정 문제를 해결하는 데 필요한 핵심 요소입니다. 예를 들어, 추천 시스템을 구축할 때 사용자의 선호 데이터를 수집하지 않으면 적절한 추천을 제공할 수 없습니다. 같은 원리로, 음성 인식 AI가 제대로 동작하려면 다양한 억양과 발음을 포함한 충분한 음성 데이터가 필요합니다.  Garb.. 2025. 2. 1.
데이터 사이언스란? AI 시대 필수 스킬 배우기 데이터 사이언스란? AI 시대 필수 스킬 배우기/ㄲ데이터 사이언스의 중요성  현대 사회에서 데이터는 그 자체로 거대한 가치를 지닌 자원으로 자리 잡고 있습니다. 기업과 기관들은 데이터를 분석하여 전략을 수립하고 중요한 의사 결정을 내리며, 이는 경쟁력 확보의 핵심 요소가 되고 있습니다. AI 기술의 발전과 함께 데이터 분석 능력은 더욱 필수적인 역량으로 떠오르고 있으며, 이를 활용하는 데이터 사이언스는 많은 분야에서 필수 기술로 자리 잡고 있습니다. 그렇다면 데이터 사이언스란 무엇이며, 우리는 이를 어떻게 배울 수 있을까요?  목차데이터 사이언스란 무엇인가?데이터 사이언스가 활용되는 분야데이터 사이언스를 배우기 위한 핵심 역량데이터 사이언스를 배우는 방법데이터 사이언스의 미래와 우리는 어떻게 준비해야 할.. 2025. 2. 1.
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