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✅ requirements.txt 로 패키지 내보내기 pip freeze > requirements.txt ✅ requirements.txt 로 패키지 설치하기 pip install -r requirements.txt

0. 문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42579 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 1. 문제 설명 1) 노래가 많이 재생된 장르 먼저 수록 2) 장르 내에서 많이 재생된 노래 먼저 수록 3) 같은 재생 노래 중에서 고유 번호가 낮은 노래를 먼저 수록 2. 입출력 # input genres = ["classic", "pop", "classic", "classic", "pop"] plays = [500, 600, 150, 800, 2500] # output retu..

🍰 개별학습 [3] Model Serving 1. Model Serving 1) Serving의 종류 - Batch Serving : 일정 주기(1일, 1주, 1달 등)로 한꺼번에 예측 - Online Serving : 실시간으로 예측, 병목이 없어야 함 2) Serving - Production 환경에서 모델을 사용할 수 있도록 배포하는 것 - 머신러닝 모델을 개발하고, 현실 세계(앱, 웹)에서 사용할 수 있게 만드는 행위 - 머신러닝 모델을 회사 서비스의 기능 중 하나로 활용 예) 추천 시스템의 추천 알고리즘 3) 용어 정리 - Serving : 모델을 앱, 웹 서비스에 배포하는 과정. 모델을 서비스화하는 관점 - Inference : 모델에 데이터가 제공되어 예측하는 경우. 사용하는 관점 - Ser..

🍰 개별학습 [1] 강의 소개 1. 강의의 목표 1) AI 엔지니어로 출발하기 위한 시작점을 그릴 수 있는 큰 그림을 인지하기 2) 직접 문제 정의하고 필요한 도구를 찾아보는 능동적인 자세 가지기 3) 지속적으로 개선하기 4) 프로토타이핑부터 모델 배포, 모니터링 과정을 이해하기 2. 강의의 특징 1) 라이브러리가 왜 만들어졌는지 집중하기 2) 일반적인 AI 엔지니어링을 다루기 때문에 자기 도메인에 어떻게 적용할 수 있을지 생각해보기 [2] MLOps 개론 1. MLOps 개론 1) 모델 개발 프로세스(Research) (1) 자신의 컴퓨터, 서버 등에서 고정된 데이터를 사용하여 학습 (2) 학습된 모델을 real world, production 환경에 모델을 배포하는 것이 필요 2) 모델 개발 프로세스..

0. 문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42577 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 1. 문제 설명 1) 어떤 번호가 다른 번호의 접두어인 경우가 있으면 False, 없으면 True return 2. 입출력 # input phone_book = ["119", "97674223", "1195524421"] # output return = False 3. 코드 1) 배열의 index를 이용하여 풀이 def solution(phone_book): answer = Tru..