24년 시급이 9,860원으로 확정되어 "주 40시간 근무 및 유급 주휴 8시간 포함"하여, 월 2,060,740원입니다.이는 2023년 대비 2.5% 증가한 수준입니다. 24년 시급 인상은 근로자들의 생활 안정과 경제 활성화에 기여할 것으로 기대됩니다. 하지만 경제계에서는 우려와 반대의 목소리도 있습니다. 이번 포스팅에서는 24년 최저시급 인상과 관련하여 알아야 할 5가지 내용을 소개합니다.확인해 보세요.  목차1. 24년 시급 및 시급 계산기2. 확인사항3. 적용 대상4. 기대 효과5. 주의 사항 1. 24년 시급 및 시급 계산기 가. 시간급: 9,860원      ※2023년 대비 2.5% 인상 / 최저임금 인상률 5년 연속 2% 이상 유지 나. 24년 최저임금 월급: 2,060,740원 (주 40..

머신러닝 모델의 해석과 공정성은 모델이 내린 결정을 이해하고 모델이 공평하게 작동하는지를 확인하는 데에 중요한 측면이 있습니다.  목차모델 해석성의 중요성공정성의 중요성모델 해석성과 공정성 강화를 위한 노력 1. 모델 해석성의 중요성의사 결정 투명성: 머신러닝 모델은 고차원의 데이터에서 패턴을 학습하므로, 모델이 어떻게 결정을 내렸는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 모델이 내린 결정을 해석할 수 있다면, 사용자와 개발자는 모델의 의사 결정 과정을 더 잘 이해하고 신뢰할 수 있게 됩니다. 오류 진단 및 개선: 해석할 수 있는 모델은 잘못된 예측을 발견하고 모델을 개선하기 위한 피드백을 제공하는 데 도움이 됩니다. 특히 의료, 금융 등에서 모델의 오류는 치명적일 수 있으므로, 모델의 해석성은 중요한 역할을 ..

클라우드 기반 머신러닝은 머신러닝 서비스 및 인프라를 클라우드 플랫폼을 통해 제공하는 방식을 말합니다. 이는 기업이나 개발자가 자체적으로 머신러닝 모델을 구축하고 관리하는 대신 클라우드 제공업체의 서비스를 활용하여 머신러닝 프로젝트를 효율적으로 수행할 수 있게 해줍니다. 1. 클라우드 기반 머신러닝의 특징유연한 인프라 및 서비스: 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼은 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당하고, 다양한 머신러닝 서비스를 이용할 수 있도록 유연한 환경을 제공합니다. 이는 프로젝트의 크기와 요구 사항에 따라 조절할 수 있으므로 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.빠른 개발 및 배포 속도: 클라우드에서 제공하는 머신러닝 서비스는 사전 구성된 모델과 도구를 제공하므로 개발자는 새로운 모델을 빠르..

머신러닝 프레임워크와 라이브러리는 머신러닝 모델을 개발하고 효과적으로 관리하기 위한 도구들을 제공하는 소프트웨어입니다. 이러한 도구들은 모델의 구축, 학습, 평가, 배포 등 다양한 단계에서 개발자와 연구자들에게 편의성과 효율성을 제공합니다.1. 머신러닝 프레임워크의 특징과 기능텐서플로(TensorFlow): 구글에서 개발한 오픈 소스 머신러닝 라이브러리로, 딥러닝 모델을 구현하고 학습시키는 데에 주로 사용됩니다. 그래프 기반의 계산 모델을 사용하며, GPU 가속화를 지원하여 대규모 모델의 학습에 적합합니다. 파이토치(PyTorch): 페이스북에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 동적 계산 그래프를 기반으로 하는 특징이 있습니다. 사용자 친화적인 API와 뛰어난 디버깅 기능으로 인기를 얻고 있습니다..