Areas - 지속적 관리 영역
지속적으로 관리하고 발전시켜야 하는 생활과 업무의 핵심 영역들입니다.
📁 구조
🧠 MachineLearning
머신러닝 기술 및 지식 전문 영역
- Algorithm-Mastery/: 핵심 알고리즘 심화 이해
- Classification-Overview/: 분류 알고리즘 종합 관리
- Model-Development/: 모델 개발 베스트 프랙티스
- Performance-Optimization/: 모델 성능 최적화 기법
- Practical-Skills/: 실습 기술 및 구현 능력 관리
- Model-Implementation/: 모델 구현 실습 기술 관리
- Industry-Applications/: 산업별 적용 사례 및 패턴
🤖 MLOps
머신러닝 운영 및 관리 전문 영역
- Data-Management/: 데이터 관리 정책 및 절차
- Model-Management/: 모델 품질 관리 및 버전 관리
- Experiment-Management/: 실험 추적 및 관리 체계
- System-Operations/: 시스템 운영 및 모니터링
💼 Career
경력 개발 및 성장 관리
- Skills-Development/: 기술 역량 개발 계획 및 현황
- Transition/: 커리어 전환 및 변화 관리
- Planning/: 목표 설정, 개인 계획, 자격증 관리
🗺️ GIS
지리정보시스템 전문 영역
- OGC/: 공간정보 표준 관련
- HDMap/: 고정밀 지도 관련
🎯 관리 원칙
- 정기 검토: 월 1회 이상 내용 업데이트
- 목표 연계: 개인/조직 목표와 연결된 관리
- 지속 개선: 지속적인 발전과 개선이 필요한 영역
- 표준화: 일관된 관리 체계 및 프로세스 적용
📊 성과 측정
각 영역별로 KPI를 설정하여 정기적으로 성과를 측정하고 개선점을 도출합니다.