Stories About AI and Data Technology
1. 피처(데이터) 정규화란? 1.1 정의 및 중요성 머신러닝에서 ‘피처 정규화’는 데이터 전처리 과정 중 하나로, 모든 피처(특징)의 규모를 비슷하게 조정하는 과정입니다. 이는 모델의 학습 속도를 향상시키고, 더 나은 성능을 달성하기 위해 필수적인 단계입니다. 피처들의 규모가 서로 다를 때, 머신러닝 알고리즘은 큰 규모의 피처에 더 많은 가중치를 두게 되어, 모델의 정확성이 떨어질 수 있습니다. 따라서, 이러한
1. 서론 – 피처 엔지니어링의 중요성 데이터 과학과 기계 학습의 세계에서, 정교한 모델과 고급 알고리즘이 중요한 역할을 하지만, 이들의 성공은 종종 데이터의 품질과 구조에 크게 의존합니다. 이러한 맥락에서 피처 엔지니어링은 데이터 과학 프로젝트의 성패를 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 그렇다면, 피처 엔지니어링이란 무엇일까요? 이 기사에서는 피처 엔지니어링의 기본 개념, 중요성, 그리고 그것이 데이터 과학과
1. 서론 2. 비전공자가 개발자가 될 수 있는 이유 3. 필수 기술 및 역량 개발 4. 온라인 교육과 자기주도 학습 5. 실제 비전공자 사례 6. 커리어 전환 전략 7. 장애물 및 해결책 8. 미래 전망 9. 마무리하며
1. 비전공자 개발자의 강점 – 도메인 지식 2. 비전공자 개발자란? 1. 비전공자 개발자의 정의 2. 시장에서의 비전공자 개발자의 역할 3. 비전공자 개발자의 독특한 강점 1. 다양한 분야의 지식 2. 창의적인 문제 해결 4. 도메인 지식이란? 1. 도메인 지식의 정의 2. 도메인 지식의 중요성 5. 비전공자 개발자의 도메인 지식 활용 사례 1. 실제 사례 연구 2.
1. 딥페이크 모델 구현하기 1. 딥페이크 기술 이란? 2. 필요한 도구와 라이브러리 2. 데이터 준비 및 전처리 1. 데이터 수집 2. 데이터 전처리 3. 모델 구축 1. 딥러닝 모델의 기본 구조 2. 모델 구축 방법 1) 생성자 모델 정의 2) 판별자 모델 정의 4. 트레이닝 및 평가 1. 모델 학습 방법 2. GAN 모델 트레이닝
1. 서론: 딥페이크 기술의 현황과 긍정적인 면모 1. 딥페이크의 정의와 발전 2. 긍정적 사용 사례의 중요성 2. 영화 및 엔터테인먼트 산업에서의 활용 1. 캐릭터 복원 및 대체 2. 창의적 스토리텔링 강화 3. 교육 및 훈련에서의 딥페이크 활용 1. 역사적 인물의 재현 2. 시뮬레이션과 실습 교육 4. 예술과 창조성의 촉진 1. 예술적 표현의 새로운 차원 2.
1. SyntaxError 에러란? 1. 에러 발생 예시 코드 예시: 2. 해결 방법 수정된 코드: 2. 에러 유형 정리
1. 하이브리드 협업 필터링 추천 시스템에 대한 이해 1. 추천 시스템의 중요성 2. 하이브리드 협업 필터링의 개념 3. 하이브리드 시스템의 장점 4. 적용 사례 2. 파이썬 실습 : 데이터 전처리 1. 데이터셋 소개 및 불러오기 2. 필요한 데이터 처리 데이터 전처리 단계에서는 결측치 처리와 함께 데이터의 형태를 변환하고 정규화를 수행합니다. 3. 데이터 전처리의 중요성 3.
1. 서론: 아이템 기반 협업 필터링 – 추천 시스템의 핵심 2. 아이템 기반 협업 필터링의 원리 1. 유사도 측정 2. 추천 생성 3. 행동 데이터의 활용 4. 대규모 데이터 처리 3. 파이썬을 사용한 아이템 기반 협업 필터링 구현 1. 데이터 로딩 2. 데이터 전처리 및 탐색 3. 유사도 계산 3.1) 코사인 유사도 계산 3.2) 유사도
1. 협업 필터링의 개요 및 중요성 2. 협업 필터링의 기본 원리 1) 사용자 기반 협업 필터링 (User-Based Collaborative Filtering) 2) 아이템 기반 협업 필터링 (Item-Based Collaborative Filtering) 3. 데이터 준비 과정 (Data Preparation Process) 1) 데이터 소스 선택 (Choosing Data Sources) 2) 데이터 전처리 (Data Preprocessing) 3) 데이터 탐색 (Data Exploration) 4. 사용자 기반 협업