AIF-C01 Domain 1: AI and ML fundamentals

이해할 점

: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점부터 시작하세요. 그 다음 제품 이름을 외우는 것이 아니라 학습 중에 이용 가능한 정보로 감독 학습, 비교육, 강화 학습을 구분하세요.

• 분류는 카테고리를 예측하고, 회귀분석은 숫자를 예측합니다.
• 훈련은 데이터로부터 매개변수를 학습하며; 추론은 훈련된 모델을 새로운 입력에 적용합니다.
• 과적합은 강한 학습 성능이지만 일반화가 약함을 의미합니다.
• 정확성, 정밀도, 회상, F1은 서로 다른 평가 질문에 답합니다.

일반적인 AIF-C01 결정

: 먼저 비즈니스 목표를 찾으세요. 사기 탐지는 누락된 사기가 비용이 많이 들 때 회상을 중요하게 여길 수 있습니다; 비용이 많이 드는 인적 검토를 통해 케이스를 보내는 워크플로우는 정밀도를 중요하게 여길 수 있습니다. 데이터 품질, 대표성 샘플, 적절한 평가 지표가 가장 복잡한 모델 선택보다 더 중요합니다.