Resources - 참조 자료
미래에 유용할 수 있는 참조 자료들을 주제별로 체계적으로 정리한 영역입니다.
📁 구조
🎓 Skills
기술 및 역량 관련 학습 자료
- MachineLearning/: 머신러닝 기초 개념, 알고리즘, 구현 가이드
- Core-Concepts/: 핵심 개념 및 기초 지식
- Classification-Basics/: 분류 기초 개념 및 이론
- Datasets/: 머신러닝 데이터셋 가이드
- Iris-Dataset/: 붓꽃 데이터셋 완전 가이드
- Workflow/: 머신러닝 프로젝트 워크플로우
- ML-Project-Workflow/: 머신러닝 프로젝트 전체 워크플로우 가이드
- Core-Concepts/: 핵심 개념 및 기초 지식
- MLOps/: 머신러닝 운영 관련 개념, 패턴, 학습 자료
🔍 Search
검색 및 정보 수집 관련 자료
🛠️ Tools
도구 및 기술 가이드
- Python-ML/: Python 머신러닝 도구 및 라이브러리 가이드
- AWS/: Amazon Web Services 관련 설정 및 관리 가이드
- Docker/: 컨테이너 기술 관련 설정 및 관리 가이드
- SSH/: 원격 접속 및 연결 관련 가이드
- AI-Tools/: AI 도구 리뷰 및 활용 가이드
📚 자료 유형
- 개념 정리: 기본 개념과 이론 설명
- 실습 가이드: 단계별 실행 방법
- 참조 문서: 공식 문서 요약 및 정리
- 도구 리뷰: 도구 비교 및 평가
- 패턴 모음: 재사용 가능한 구현 패턴
🏷️ 분류 기준
- 기술별: 사용 기술에 따른 분류
- 용도별: 활용 목적에 따른 분류
- 난이도별: 초급, 중급, 고급 수준 구분
- 업데이트: 최신성 유지 필요 여부
🔄 관리 방법
- 정기 검토: 분기별 내용 검토 및 업데이트
- 태그 관리: 검색 용이성을 위한 태그 체계
- 연관성: 관련 자료 간 상호 참조 링크
- 품질 관리: 정확성 및 유용성 검증