AWS 에 나와있는 ML Specialty 시험범위 도메인3/4
도메인 1: 데이터 엔지니어링(채점되는 콘텐츠의 20%) 도메인 2: 탐색적 데이터 분석(채점되는 콘텐츠의 24%) 도메인 3: 모델링(채점되는 콘텐츠의 36%) 도메인 4: 기계 학습 구현 및 운영(채점되는 콘텐츠의 20%) 도메인 3: 모델링 태스크 설명 3.1: 비즈니스 문제를 ML 문제로 규정 ML 을 사용해야 하는 경우와 그렇지 않은 경우를 결정 지도 학습과 비지도 학습의 차이점 이해 분류, 회귀, 예측, 클러스터링, 권장 사항 모델 중에서 선택 태스크 설명 3.2: 특정 ML 문제에 적합한 모델 선택 XGBoost, 로지스틱 회귀, K-평균, 선형 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, RNN, CNN, 앙상블, 전이 학습 모델 배경을 직관적으로 표현 태스크 설명 3.3: ML 모델 훈련 훈련..
