머신러닝 모델링은 머신러닝 모델을 생성하는 과정을 말합니다. 머신러닝 모델은 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내리는 프로그램입니다. 머신러닝 모델링은 다음과 같은 단계로 이루어집니다. 데이터 수집 머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터가 필요합니다. 데이터는 주어진 문제에 대한 정보를 담고 있어야 합니다. 예를 들어, 고객이 상품을 구매할지 여부를 예측하는 모델을 생성하려면 고객의 구매 이력, 관심사, 소득 수준 등의 데이터가 필요합니다. 데이터 전처리 데이터를 수집한 후에는 데이터를 전처리해야 합니다. 데이터 전처리에는 데이터의 누락값을 처리하거나, 데이터의 통계적 특성을 분석하여 이상 데이터를 제거하거나, 데이터의 차원을 축소하는 등의 작업이 포함됩니다. 모델 학습..

127회 정보관리기술사 1교시 문제 아래의 내용을 이해해서 좀더 압축해서 적어야 함. 1. 개념 ModelOps는 머신러닝(ML) 모델의 라이프사이클을 반복적, 지속적으로 관리하고 개발, 배포, 운영을 위한 프레임워크로써 DevOps의 ML 버전. ML 모델은 지속적으로 학습하고 발전해야 하기 때문에, ModelOps는 이러한 모델의 라이프사이클을 관리하고, 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 보장하는 데 도움이 됩니다. ModelOps의 주요 목표는 다음과 같습니다. 모델의 품질과 신뢰성을 보장합니다. ModelOps는 모델의 개발, 배포, 운영 전반에 걸쳐 품질 보증 프로세스를 적용하여 모델의 정확성과 일관성을 유지합니다. 모델의 효율성과 확장성을 개선합니다. ModelOps는 모델의 배포 및 운영을 자..

정보관리기술사 응시자 339명 중에 합격자는 단 1명이고, 컴퓨터시스템응용기술사는 응시자 20명 중에 합격자는 단 1명이네요. 예전에 제가 합격했었던 110회 경우 합격자가 두자리 숫자였는데 왜 이렇게 된건지 모르겠고, 컴시응 응시자가 충격적이게 적은게 의앙하네요. 문제를 보니 좀 풀기가 애매하게 나온 걸 사실 입니다.

- 시간 제한이 있어서 글씨를 이쁘게 쓰는건 어렵다. 최대한 알아볼수는 있어야 하고, 인사이트가 있어보이는 답안을 적어야 한다. 물론 짧은 시간안에 생각내는게 불가능하게 보여도 연습하면 되더라...

7점정도 나온다고 보면 된다

2, 3, 4교시는 6문제 중 4문제를 선택해서 적어야 되는 형태이고, 한문제당 적어도 3페이지 정도는 적어야 한다. 대부분 아는 문제가 나오기보다는 개념만 아는 애들이 많이 나오기 때문에 필력이 중요하며, 평상시 구라치는 연습을 많이 해야 대응이 되었다. 저의 경우, 잘알고 있는 문제에 대해서는 1단락에 논리전개를 요약해서 도식화 표현. 잘 모르는 문제의 경우, 2,3단락에서 최대한 물어본 문제에 대해서 많은 분량으로 적으려고 노력함. 최근 경향은 누구나 쓰는 토픽의 경우, 4단락을 의미있게 적으면 가점을 받는 듯하다고 동기 기수 분들이 공통적으로 애기함. 1. 2교시형 고득점의 3요소 - 문제선택, 질문의도파악, 표현 2. 문제 선택 요령 - 기본적으로 fact 형 2문제, 논리형, 풀이형(서술형) ..