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aws machine learning certification data exploratory problems What is the purpose of exploratory data analysis in machine learning? a. To build the model architecture b. To gather insights and make informed decisions about features and model selection c. To evaluate model performance d. To optimize hyperparameters What is the difference between univariate and bivariate analysis? a. Univariate analysis focuses on one feature at a time, while bivariate analy.. 2023. 2. 3.
aws machine learning data engineering problems What service can you use to store and process big data for use with AWS machine learning services? a. Amazon S3 b. Amazon EC2 c. Amazon Kinesis d. Amazon Redshift Which service can you use to process data in parallel and perform transformations on big data, before loading it into Amazon S3? a. Amazon S3 b. Amazon EC2 c. Amazon EMR d. Amazon Glue What service can you use to store and manage struc.. 2023. 2. 2.
aws machine learning modeling problems What is the main difference between supervised and unsupervised learning algorithms in SageMaker? a. Supervised learning algorithms require labeled data, while unsupervised learning algorithms do not. b. Unsupervised learning algorithms require labeled data, while supervised learning algorithms do not. c. Supervised learning algorithms are more accurate than unsupervised learning algorithms. d. .. 2023. 2. 2.
2022 회고 일기를 잘 쓰지 않았는데, 문득 생각해보니 내가 발전이 더딘이유가 일기를 쓰지 않아서인거 같아서 일기 혹은 회고를 남기고자 한다. 회고록을 기점으로 앞으로 다가올 시간을 어떻게 쓸지 목표를 정하고 세부계획을 세우는 것도 함께 하고자 한다. 1. 개발자 커리어 상당히 갈팔질팡해서 한가지 분야에 집중을 하지 못했다. 회사에서는 이거저거 여러프로젝트를 하게 되면서 다양한 프로젝트를 하게 되었다. 그 덕에 얇지만 두루두루 지식을 얻었지만 상당히 휘발적이었다. 그나마 리액트에 대해서 자신감이 조금 붙은것과, AWS 자격증을 따게 된 것은 그나마 다행이다. 긍정적으로는 앞으로의 커리어를 어떻게 잡아가야하나에 대해서 조금 더 자신감이 붙은 상황이고, 부정적으로는 딱히 큰 스킬이나 지식적으로 발전이 없었던 거 같다. .. 2022. 12. 26.