ML과 AI에 대한 질문

1. 맞습니다, 대부분의 AI 및 ML 개발 프로세스는 전형적으로 미리 학습된 모델(pre-trained models)을 기반으로 새로운 데이터에 특화시키는 방식(fine-tuning)을 사용하고 있습니다. 이런 접근법은 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요한 복잡한 모델을 처음부터 학습시키는 것보다 훨씬 경제적이며, 실제 문제에 대해 더 빠르게 결과를 낼 수 있게 해줍니다. 이렇게 구글, 메타, OpenAI 등의 기업에서 제공하는 LLM과 같은 모델들은 많은 양의 데이터로 이미 충분히 훈련되어 있기 때문에, 개발자들이 처음부터 모든 것을 만들지 않아도 되고 그저 서비스나 회사의 요구에 맞게 작은 수정만 하면 되므로 인기가 많습니다. 2. 온디바이스에서 텐서플로우의 모델을 사용한 개발 프로젝트는 포트폴리오 가치가 분명 있습니다. 이것은 다양한 기술 스택을 보여주고, 실제 디바이스 환경에서 ML모델을 배포하고 사용하는 경험을 보여주게 됩니다. 그리고 이러한 경험은 분명 채용 관리자들이나 파트너 기업들에게 긍정적인 인상을 줄 것입니다.