Stories About AI and Data Technology
기계 학습 프로젝트의 성공은 좋은 데이터에 달려 있습니다. 데이터는 기계 학습 모델의 품질과 정확도를 결정하는 핵심 요소이며, 효과적인 데이터 준비 과정 없이는 최적의 결과를 기대하기 어렵습니다. 이 글에서는 기계 학습 프로젝트를 위한 데이터 준비의 중요성과 단계별 접근 방법, 그리고 데이터를 준비하는 과정에서 고려해야 할 주요 사항에 대해 알아보겠습니다. 데이터 수집 데이터 준비 과정의 첫 단계는
현대의 마케팅 환경에서 데이터는 금과도 같습니다. 오늘날 기업들은 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하여 소비자의 행동과 선호도를 이해하고, 이를 바탕으로 맞춤형 마케팅 전략을 개발하고 있습니다. 데이터 기반 마케팅 전략은 단순히 데이터를 수집하는 것에서 그치지 않고, 그 데이터를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있느냐에 대한 과학입니다. 이 글에서는 데이터 기반 마케팅 전략의 중요성을 이해하고, 구체적인 실행 방법에 대해
1. 유사도 측정 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 데이터 간의 유사도를 계산하는 과정은 필수적입니다. 이는 추천 시스템, 텍스트 분석, 고객 세분화 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 글에서는 파이썬을 이용하여 코사인 유사도, 피어슨 유사도, 그리고 자카드 유사도를 계산하는 방법과 각각의 차이점을 비교해보고자 합니다. 유사도 측정 방법은 데이터 집합 간의 관계를 이해하고, 이를 바탕으로 예측 모델을
1. “데이터 사이언티스트”란 어떤 직업인가요? “데이터 사이언티스트”는 현재 가장 주목받는 직업 중 하나입니다. 데이터의 중요성이 나날이 강조되고있는 현대, 데이터 사이언티스트는 다양한 도메인 산업 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 그들은 기업과 조직의 대량의 데이터를 분석하고, 데이터 속에서 인사이트를 도출하여, 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 1) 데이터 사이언티스트의 중요성 “데이터 사이언티스트”의 중요성은 이들이 분석하고, 가공하는
1. 데이터 사이언티스트 자격증의 중요성 데이터 사이언스는 AI 기술의 발달과 함께 뜨거운 관심을 받고 있는 분야입니다. 급속도로 발전한 분야인 만큼 데이터 사이언티스트에 대한 역량을 증명하는 자격증 또한 큰 관심을 받고 있습니다. 데이터 사이언티스트 자격증은 아래와 같은 여러가지 이점이 있습니다. 1. 전문성 및 신뢰성의 인증 2. 경력 발전 및 취업 기회 3. 지속적인 학습 및 개발
최근 딥페이크 기술이 큰 관심을 받고 있습니다. 그중에도 부정적인 사례들이 자주 발생하면서 사회적, 윤리적 문제들을 야기하고 있습니다. 딥페이크란 인공지능을 활용해 타인의 얼굴을 복제하는 기술을 뜻합니다. 이 기술은 발전을 거듭하면서 이제는 실제와 구분이 불가능한 수준에 이르게 되었습니다. 딥페이크는 엔터테인먼트, 미디어, 심지어 교육 분야에서도 유용하게 활용될 수 있지만, 동시에 개인의 사생활 침해, 허위 정보의 확산, 지적재산권 침해와
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. 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