학습 조언: AI 연구원 (AI Researcher)
AI 연구원에게 가장 중요한 스킬은 머신러닝 모델링(ML Modeling), 실험 설계(Experimentation), 그리고 통계(Stats)입니다. 이러한 세 가지 스킬을 효과적으로 익히기 위해서는 각각의 분야에서 체계적인 학습과 실습이 필요합니다. 먼저, 머신러닝 모델링은 AI 연구의 핵심으로 다양한 알고리즘을 이해하고 실제 문제에 적용하는 능력이 요구됩니다. 이를 위해서는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신(SVM), K-최근접 이웃(K-NN) 등 기본 알고리즘의 원리와 구현 방법을 학습해야 합니다. 더 나아가 신경망, 딥러닝 모델(CNN, RNN, Transformer 등)과 같은 고급 알고리즘의 구조와 학습 과정을 이해하는 것도 중요합니다. Sciki..
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