Designing, building, and evaluating models that learn patterns from data, from data prep to deployment.
Machine learning is the discipline of building models that learn patterns from data instead of following explicitly programmed rules. Grounded in statistics and linear algebra, it encompasses three learning paradigms: supervised, unsupervised, and reinforcement learning. You work across the full pipeline from data preparation to model deployment. Where general programming (programming) focuses on logic and structure, machine learning specializes in statistics-based modeling. It also differs from AI utilization (ai-utilization), which centers on using AI tools rather than building models.
7๋จ๊ณ ์ฑ ์ ์์ค(FollowโAssistโApplyโEnableโEnsure/AdviseโInitiate/InfluenceโSet Strategy)์ผ๋ก ML ์ญ๋์ ์ ์. L2 ์๋ดํ ๊ธฐ๋ฒ ์ ์ฉ๋ถํฐ L7 ์กฐ์ง ์ ๋ต ์๋ฆฝ๊น์ง์ ๋ ๋ฒจ ๊ฒฝ๊ณ ์ค๊ณ์ 1์ฐจ ๊ธฐ์ค.
AI/ML ์ง์ ์์ญ์ ์ญ๋ ๋ชจ๋ธ โ ์ ๊ฒฝ๋ง, ํํ ํ์ต, ๊ฐํํ์ต, ์์ฑ ๋ชจ๋ธ์ ํฌํจํ ์ปค๋ฆฌํ๋ผ ์ฒด๊ณ. ์ํ/ํต๊ณ ์๊ตฌ์ฌํญ์ ๋จ๊ณ์ ์ฌํ๊ฐ L1-L4 ์ฒดํฌ๋ฆฌ์คํธ ์ค๊ณ ๊ทผ๊ฑฐ.
ํ๊ทโ๋ถ๋ฅโ์ ๊ฒฝ๋งโ์๋ฒ ๋ฉโLLMโํ๋ก๋์ ์ ๋ชจ๋ ์ํ์ค๊ฐ L2-L5 ์ฒดํฌ๋ฆฌ์คํธ ํญ๋ชฉ์ ๊ตฌ์ฒด์ ํ๋ ์งํ. ML ๊ณต์ ์ฑ๊ณผ ํ๋ก๋์ ์์คํ ๋ชจ๋์ด L4-L5 ์ค๋ฆฌ/๋ฐฐํฌ ์ญ๋ ๊ทผ๊ฑฐ.
์๊ฐ์ 480๋ง ๋ช ์ด์์ ML ์ ๋ฌธ ๊ณผ์ . ์ง๋ํ์ตโ๋น์ง๋ํ์ตโ๊ฐํํ์ต 3๋จ๊ณ ์งํ์ด ML ํ์ต ๊ฒฝ๋ก์ ๊ธ๋ก๋ฒ ํ์ค. Andrew Ng์ ๊ต์๋ฒ์ ๊ถ์๊ฐ L1-L4 ์ญ๋ ๋ฒ์ ์ค์ ๊ทผ๊ฑฐ.
ML ๋ฐฐํฌ ์ํฌํ๋ก์ฐ์ ์ค๋ฌด ์ฌ๋ก ์๋ฒ ์ด. ๋ฐ์ดํฐ ๊ด๋ฆฌ, ๋ชจ๋ธ ํ์ต, ๋ฐฐํฌ, ๋ชจ๋ํฐ๋ง ๊ฐ ๋จ๊ณ์ ๋์ ๊ณผ์ ๋ฅผ ์ ๋ฆฌ. L4-L6์ ํ๋ก๋์ ๋ฐฐํฌ, MLOps, ์กฐ์ง ํ์ค ์๋ฆฝ ์ฒดํฌ๋ฆฌ์คํธ ํญ๋ชฉ์ ํ์ ์ ๊ทผ๊ฑฐ.