AI · 데이터 응용 노트

AI · 데이터 응용

AI · 데이터 응용 노트

Python, 데이터 처리, 머신러닝, 딥러닝, 시계열, MLOps를 공부하기 위한 정리 공간입니다.

이 페이지는 모델 성능만 기록하는 곳이 아니라 문제를 데이터와 모델로 어떻게 풀어낼지를 정리하는 공간입니다. 기초 개념, 전처리 방식, 실험 메모, 모델 비교, 배포와 운영 관점까지 함께 축적할 예정입니다.

정리할 주제 보기

정리할 주제

적용형 프로젝트를 안정적으로 수행하기 위해 먼저 쌓아둘 필요가 있는 주제들입니다.

AI · 데이터 응용 Study Notes Tech Blog

  • Python 기초, NumPy, Pandas, 시각화 도구 사용 정리
  • 데이터 수집, 정제, 결측치 처리, 피처 엔지니어링 기본 메모
  • 지도학습과 비지도학습의 기본 개념, 평가 지표, 과적합 대응 정리
  • 딥러닝 기본 구조: MLP, CNN, RNN, Transformer 개념 정리
  • 컴퓨터비전 기초: 이미지 전처리, 분류, 탐지, 세그멘테이션 비교
  • 시계열 예측과 수요예측에서 자주 쓰는 데이터 처리 흐름 정리
  • 실험 기록 관리, 재현성 확보, 하이퍼파라미터 추적 방법 메모
  • MLOps 기초: 모델 저장, 배포, 모니터링, 데이터·모델 버전관리 정리

다음에 채울 내용

프로젝트와 연결되는 형태로 확장할 수 있게 뼈대를 먼저 잡아두었습니다.

  • 자율주행, 화염 감시, 프록시 모델링처럼 실제 프로젝트와 연결된 학습 노트 작성
  • 모델 설명보다 문제 정의와 데이터 설계 과정을 함께 정리
  • 실험 실패 사례와 결과 해석 메모도 별도 항목으로 남기기
  • 추후에는 수요예측, 에너지 데이터, MLOps 실습 기록까지 확장

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