AI 개발을 혼자 공부할 수 있지만 튜토리얼을 따라 만든 결과만으로 실무 판단을 검증하기 어렵습니다. 데이터 선택과 평가 기준, 실패 사례를 스스로 설명할 수 있는지 확인하세요.
문제 정의의 빈틈
모델을 먼저 고르면 풀어야 할 문제와 평가 기준이 흐려집니다. 입력과 기대 출력, 현재 방식의 문제를 한 문장으로 정하세요. Google의 ML 문제 정의 자료를 참고할 수 있습니다.
피드백 부족
혼자 만든 결과는 오류를 놓치기 쉽습니다. 공개 데이터와 재현 가능한 코드로 동료나 커뮤니티에 구체적 질문을 해 보세요. 비공개 데이터는 허가 없이 공유하지 않습니다. 평가 세트를 분리하고 좋지 않은 결과도 기록하세요.
운영 경험의 차이
노트북에서 한 번 실행된 결과와 사용자에게 제공되는 서비스는 다릅니다. 입력 오류, 비용, 지연, 모니터링을 작은 실험으로 점검하세요. 독학 프로젝트를 취업 자료로 만들려면 포트폴리오 구성법에 따라 역할과 한계를 분명히 적으세요.