Stories About AI and Data Technology
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
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. 블록체인 소개 1) 블록체인이란 무엇인가? (What is Blockchain?) 2) 블록체인의 역사적 배경 (Historical Background of Blockchain) 2. 블록체인의 핵심 구성 요소 1) 블록 (Blocks) 2) 체인 (Chain) 3) 네트워크 (Network) 4) 암호화 기술 (Cryptography) 3. 블록체인 작동 원리 1) 블록 생성 과정 (Block Creation Process) 2) 트랜잭션 검증 (Transaction Verification) 3) 컨센서스 메커니즘 (Consensus
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. 데이터 사이언스 프로젝트의 중요성 1) 데이터의 역할과 중요성 2) 프로젝트 성공의 열쇠: 데이터 사이언스 2. 프로젝트 시작 전 준비 사항 1) 목표 설정과 기대치 명확히 하기 2) 필요한 데이터와 도구 파악 3) 팀 구성과 역할 분담 3. 데이터 수집 및 전처리 1) 데이터 수집: 다양한 출처에서의 데이터 확보 2) 데이터 전처리: 데이터의 품질 향상
1. 서론 2. 과적합의 원인과 징후 1) 과적합 발생 원인 2) 과적합을 인지하는 방법 3. 데이터의 역할과 중요성 1) 데이터의 질 2) 데이터의 양 3) 데이터의 다양성 4) 데이터 관리의 중요성 4. 과적합 방지 전략 1) 데이터 양 늘리기 2) 모델 복잡도 줄이기 3) 정규화 기법 사용 4) 드롭아웃 기법 적용 5) 조기 종료 기법
1. 딥페이크(Deepfake) 란? 1. 딥페이크의 정의 2. 딥페이크의 기술적 배경 2. 딥페이크의 원리 1) 머신러닝과 딥러닝 2) 생성적 적대 신경망(GANs) 3) 훈련 데이터와 과정 3. 딥페이크 기술의 다양한 활용 1) 엔터테인먼트 산업 2) 교육과 연구 3) 미디어와 광고 4. 딥페이크의 부정적 영향 1) 뉴스와 정보의 왜곡 2) 개인의 사생활 침해 3) 사회적 분열 촉진 5.