ML 리소스
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ML 개발에는 지속적으로 발전하는 다양한 도구와 프레임워크를 사용해야 합니다. 복잡한 데이터 유형을 처리하는 방법, 하드웨어의 발전, 파이프라인을 조정하는 기법이 계속 개발됨에 따라 새로운 ML 도구가 계속해서 등장하고 있습니다.
따라서 회사, 조직, 팀은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있는 다양한 도구와 프레임워크를 사용하여 ML 솔루션을 구현합니다.
일반적인 프레임워크와 권장사항이 등장하고 있지만 특정 문제의 특성상 경우에 따라 맞춤 솔루션이 필요할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 ML 및 AI 개발을 시작하는 데 도움이 되는 리소스에 대한 링크를 제공합니다.
다음 단계
developers.google.com/machine-learning에서 다른 과정을 살펴보며 ML 교육을 계속하세요.
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최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)"],[[["\u003cp\u003eMachine learning (ML) development involves the use of various evolving tools and frameworks, leading to diverse implementation approaches across different entities.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhile common practices are emerging in ML, custom solutions may be necessary depending on the specific problem.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGoogle provides resources for ML development, including tools and frameworks, as well as a community for sharing models and datasets.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFurther learning opportunities are available through Google's machine learning courses.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ML resources\n\nML development requires using a variety of constantly\nevolving tools and frameworks. New ML tools continue to emerge as ways to handle\ncomplex data types, advances in hardware, and techniques for orchestrating\npipelines continue to develop.\nAs a result, companies, organizations, and teams implement ML solutions using different tools and frameworks, which likely change over time.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nWhile common frameworks and best practices are emerging, keep in mind that the\nnature of your particular problem might require custom solutions in certain\ncases. The following sections provide links to resources for getting started\nwith ML and AI development.\n\n- Tools and frameworks for building ML and AI applications and products:\n\n - [developers.google.com/focus/ai-development](https://developers.google.com/focus/ai-development)\n - [ai.google/build](https://ai.google/build)\n- AI and ML community for sharing ML models and datasets:\n\n - [Kaggle](https://kaggle.com)\n\nWhat's next\n-----------\n\nContinue your ML education by exploring other courses at\n[developers.google.com/machine-learning](https://developers.google.com/machine-learning/)."]]
