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한 번에 따라하는 데이터 분석 기초 완주반 수강 일지(2) 2. 사전 교육 정식 과목 강의에 들어 가가 전 수업 방법에 대한 강의를 받았다. 총 5단계로 구성되었으나 중요란 내용만 요약한다. 수업을 들으면서 구글 크롬 브라우저를 사용하여 Google Colaboratory(코랩)에 연결하여 실습하는 강의였다. 즉, 수업을 들으면서 실시간으로 코랩에서 실습 진행(수업 일시 정지)하는데 한 쪽엔 강의 화면, 다른 쪽엔 코랩을 실행시켜 수강과 실습을 동시에 실행하는데 나는 강의를 먼저 듣고 강의 자료로 복습하면서 코랩에서 실습하였다. 수업 화면 상단 오른쪽에 강의 노트가 있어서 언제나 메모를 할 수 있으며 수업 자료도 다운 가능하여 편리하게 활용 가능하였다. 이어서 파이썬에 대하여 소개를 들었다. Python의 정의, Python 특징, 실습 환경에 관한 자세한 강의.. 더보기
한 번에 따라하는 데이터 분석 기초 완주반 수강 일지(1) 1. 동기 및 수강 이유 먼저 위 강의를 수강한 계기는 "AI가 무엇인가?"라는 자문에서 시작하였다. AI에 대한 대략적인 의미를 파악하니 데이터의 중요성을 알았다. 그래서 약 반년 동안 라벨링에 열심히 매달렸고 돈도 150여만 원 벌었다. 그런데 라벨링이란 것이 매우 중요하나 힘든 작업이었고 AI를 완성하는 기초 작업일뿐이어서 성에 차지 않았다. 기본적으로 AI를 구현하는 방법을 찾으니 결국 프로그램이었고 파이선이라는 프로그램 언어였다. 고용노동부에서 운영하는 HRD에 들어가서 교육 프로그램을 찾았으나 내 수준에 맞는 강의를 찾기가 매우 힘들었다. 좀 상세하면서도 초보가 접근이 용이한 과정을 찾다 보니 패스트 캠퍼스(https://fastcampus.co.kr/)에서 실시하는 위 제목의 강의를 선택하였.. 더보기
AICE 자격 시험 후기 유튜브에서 우연한 기회로 데이터 라벨링을 접하고 크라우드웍스에서 작업을 하였습니다. 처음에는 재미있었지만 작업이 정교해야하고 컴퓨터에 앉아서 1시간 일하면 오륙천원에 힘이 많이 들었습니다. 그런 와중에 인공지능(AI)을 더 깊이 알게 되었고 시대에 뒤쳐지지 않아야 되겠다는 생각으로 AICE에서 실시하는 2회 자격시험에 응시하였습니다. 단순히 라벨러 자격시험에서 배운 실력으로 무료 실습 강의만 듣고 응시하여서 무참히 불합격하였습니다. 오기가 생기더군요. 그래서 이번에는 체계적으로 공부를 하였습니다. 1. 먼저 50위 내의 자격 시험 응시자에게 제공하는 AICE Basic 교재를 완독하였습니다. - 일반 서점에서 구매 가능하며 조기 시험 응시(50위 내)자에게도 무료 제공함. 2. AICE Ready VOD.. 더보기
흑장미 흑장미 그대가 그리워내 가슴에 불붙었다 뜨거워 뜨거워서너무너무 뜨거워서 창문앞 나뭇가지에내걸었다 네가 보게 Black Rose                                                                                                                    BAEK JUHAI miss you,And within my heart,A fire ignites.So hot, so very hot,Too hot to bear.I hung it by the window,For you to see,A symbol of my longing. 더보기
흑장미 흑장미 그대가 그리워 내 가슴에 불붙었다 뜨거워 뜨거워서 너무너무 뜨거워서 창문앞 나뭇가지에 내걸었다 네가 보게 더보기
김천의 모티길 김천의 모티길 누군가 만들어서 모퉁이에 버렸나 하필이면 이름이 모티길 되었나 수려한 풍광 마다에 주춧돌로 놓았는데 역사가 깨어나고 건강이 싹터는 곳 모티길 하나하나 새삶의 챗봇이다 온몸이 새싹들 마냥 하늘 향해 환호한다 사명대사 모티길 인현왕후 모티길 직지문화 모티길 녹색 숲 모티길 사열 병 나무들 사이로 행복 한 줌 하얗다 더보기
인공지능 데이터 전문가 1급 자격시험 준비 자료1/3 AIDE 1(2)급 이론정리- 1,2급 내용이 비슷, 2급은 윤리가 제외 4차 산업과 인공지능 1. 4차 산업혁명 시대 * 핵심기술 : 인공지능(AI), 정보(빅데이터), 사물인터넷, 3D 프린팅, 로봇, 공유경제, 드론 2. 인공지능 서비스 개요 * 데이터획득 : IoT, Mobile, M2M을 통한 이미지, 영상, 텍스트, 기계와 기계간의 통신데이터 수집 과정 * IoT(Internet of Things) : 사물인터넷, 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 환경 * M2M(Machine To Machine) : 사물통신, 인간의 개입없는 무인화, 지능화 서비스 * 데이터가공(전처리) : 인공지능이 학습할 수 있는 데이터로 변화시키는 과정(데이터라벨링), 인공지능 부분에서 가장 중요하며 가.. 더보기
데이터 라벨러가 됩시다. 4. 어디서 시작할 수 있나요 데이터 라벨링을 할 수 있는 곳은 아래와 같이 여러 곳이 있습니다. 물론 이외에도 찾아 보시면 더 있을 것으로 생각합니다만 비교적 많이 알려진 곳을 열거해 봅니다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)(라벨러 및 라벨링에 대한 정보를 얻을 수 있는곳), 크라우드웍스(현재 거의 가장 많은 회원을 확보하고 있고, 프로젝트[작업]도 쉽게 얻을 수 있는곳)가 대표적이고, 에이모, 레이블러, 케시미션, 고블린, 에이아이웍스, 메트웍스, 레이블온, 애니웨이, 마이크라우드, crowd oh, datamaker,nachos 등이 있다. 5. 라벨링 시작하기(라벨러 입문 가이드) 위의 다양한 곳에서 작업을 할 수 있습니다만 비교적 쉽게 업무를 숙달시키기 쉽고 접근이 용이한 크라우드웍스를 중심으로 .. 더보기
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