1. 머신러닝 개요인공지능(AI) 분야 중 ML은 DL → LLM → Agent로 이어지는 흐름의 시작점입니다. 기계 학습은 공식 같은 절차가 존재합니다. 데이터를 보고 학습법을 선택해 절차적으로 진행(ETL)하고, 피처 엔지니어링을 수행한 뒤 모델 학습(알고리즘 선택 → 학습 → 평가 → 최적화 → 반복)을 거쳐 최종 산출물인 모델을 덤프하고, 그 결과물을 통해 모델 서빙(엔드포인트 구성)을 진행합니다.AWS SageMaker — ML/DL 모두 지원하는 AI 서비스(초고가). 노코드(Canvas), 코드(Jupyter Notebook) 환경 제공MLOps — 모델 이력 관리, 업그레이드 등을 담당. 대표적으로 MLFlow, Kubeflow1.1 모델별 특징ML — 인간이 개발한 알고리즘을 학습DL —..