Stories About AI and Data Technology
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. AI 인공지능 시대에서 데이터와 가장 가까운 직업 현재 비즈니스 세계에서 ‘데이터’는 없어서는 안될 필수재가 되었습니다. 기업들은 데이터를 통해 고객의 행동을 분석하고, 시장 동향을 예측하며, 비즈니스 결정을 내리는 데 있어 중요한 지표로 활용하고 있습니다. 이러한 환경에서 데이터를 다루는 전문가들의 역할은 그 어느 때보다 중요해지게 되었습니다. 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어는 현재 데이터를 활용하는 이러한
1. 데이터의 힘과 데이터 분석가의 중요성 우리는 지금 데이터가 주도하는 세상에 살고 있습니다. 매일 생성되는 방대한 양의 데이터는 비즈니스 결정, 고객 이해, 시장 예측, 그리고 심지어 사회적 트렌드를 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 배경 속에서, 데이터 분석가의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다. 이들은 단순히 숫자와 통계를 넘어서, 데이터가 말하는 이야기를 해석하고, 그것을 통해 가치
1. 데이터 엔지니어 분야 현황 데이터 엔지니어링은 오늘날 IT 업계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. AI시대에서 데이터의 중요성이 점점 증가함에 따라, 엄청난 크기의 빅데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 전문가의 수요가 급증하고 있습니다. 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트의 역할은 다소 헷갈릴 수 있지만, 촉망받는 두 직업의 차이점은 명확합니다. 데이터 사이언티스트와 관련된 설명은 링크글에서 확인해주세요. 데이터
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
1. GAN 알고리즘의 기본 원리 인공지능 분야에서 생성형 적대적 네트워크(GAN)는 현재 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 AI 모델입니다. GAN 알고리즘에는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다: 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator). 이 두 네트워크는 서로 상반된 목표를 가지고 경쟁하며, 이 과정에서 서로를 개선하고 발전시킵니다. 이 두 네트워크는 ‘적대적’ 학습 과정을 통해 서로를 도전하고 개선합니다. 생성자는 점점 더 진짜
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
데이터 과학과 머신러닝 분야에서, 데이터는 전처리 모든 분석과 예측 모델링의 가장 중요한 과정입니다. 특히 범주형 데이터는 다양한 분야에서 중요한 정보를 담고있는 경우가 많습니다. 범주형 데이터는 일반적으로 텍스트 형태로 저장되며, 기계 학습 모델이 이해할 수 있도록 숫자 형태로 변환하는 과정이 필수적입니다. 이 과정을 “인코딩(Encoding)”이라고 합니다. 데이터의 정보를 숫자로 표현하는 방법에 따라 머신러닝 모델의 성능이 크게 달라질
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