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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 2 편
우리가 실제로 아는 것과 모르는 것 — 커리어 예측을 다루는 법
개발자의 미래에 대한 글은 대부분 두 가지 중 하나입니다. 걱정하지 말라는 위로거나, 지금 준비하지 않으면 도태된다는 경고거나. 둘 다 아무도 뒷받침할 수 없는 예측을 사실처럼 말한다는 점에서 같은 문장입니다. 이 글은 관측된 것과 예측된 것을 갈라놓는 데서 시작합니다. 널리 인용된 2013년 옥스퍼드 연구가 실제로 무엇을 계산했는지, 1964년에도 거의 같은 경고가 있었다는 사실, 그리고
2026-08-15 · 12 분 읽기 #career#ai#uncertainty#forecasting#job-security딥러닝 시계열 분석 완전 가이드: LSTM, Transformer, PatchTST, TimesFM
딥러닝으로 시계열 데이터를 완전히 마스터하는 가이드. 시계열 전처리, ARIMA, LSTM, Temporal Fusion Transformer, PatchTST, Mamba, TimesFM 같은 최신 파운데이션 모델까지 실전 예제로 배웁니다.
2026-03-17 · 30 분 읽기 #time-series#lstm#transformer#forecasting#deep-learning