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 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. SyntaxError 에러란? 1. 에러 발생 예시 코드 예시: 2. 해결 방법 수정된 코드: 2. 에러 유형 정리
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
1. 추천 알고리즘 서론 추천 알고리즘은 오늘날 디지털 세계에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 인터넷이 우리 일상에 깊숙이 파고들면서, 사용자들은 끊임없이 새로운 정보, 제품, 서비스를 찾고 있습니다. 이러한 배경 속에서 추천 알고리즘은 사용자들에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 기사에서는 추천 알고리즘의 기본 개념부터 시작하여 다양한 유형, 작동 원리, 최신 동향에 이르기까지 광범위하게 다룰
1. 서론 (Introduction) 2. 유전 알고리즘의 기본 원리 (Genetic Algorithms) 유전 알고리즘은 이러한 단계들을 반복하면서, 점차 최적의 해결책에 접근합니다. 각 세대를 거치며 알고리즘은 더 나은 해답을 찾기 위해 개체군을 조정해 나갑니다. 이 과정은 복잡한 문제 해결에 있어서 매우 효과적이며, 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 3. 유전 알고리즘의 응용 분야 (Applications of Genetic Algorithms) 4. 유전
1. Transformer 모델 소개 1) Transformer의 등장 배경 2) Transformer의 기본 구조 2. Transformer 모델의 역사 1) 초기 모델과 발전 과정 2) 주요 이정표와 혁신들 3. Transformer의 주요 특징 1) 어텐션 메커니즘의 활용 2) 병렬 처리의 가능성 3) 스케일러블한 아키텍처 4) 전이 학습의 용이성 5) 다양한 변형 모델의 존재 4. Transformer의 학습 메커니즘 1) 자기
1. 서론 2. 클라우드 서버란? (What is a Cloud Server?) 1) 정의와 기능 (Definition and Functions) 2) 클라우드 서버의 장점 (Advantages of Cloud Servers) 1. 유연성 (Flexibility) 2. 비용 효율성 (Cost-Efficiency) 3. 확장성 (Scalability) 3) 클라우드 서버의 단점 (Disadvantages of Cloud Servers) 5. 보안 문제 (Security Issues) 6. 의존성 문제 (Dependency Issues) 3. 전통적 서버란?