Stories About AI and Data Technology
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
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. 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. 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. 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. 데이터 정규화의 중요성 (Data Normalization) 1) 데이터 정규화란 무엇인가? (What is Data Normalization?) 2) 데이터 분석에서의 역할 (Role in Data Analysis) 2. L1 정규화(L1 Normalization) 소개 1) L1 정규화의 정의 (Definition of L1 Normalization) 2) L1 정규화의 수학적 배경 (Mathematical Background) 3) L1 정규화의 장점 (Advantages of L1 Normalization) 4) L1 정규화의 단점 (Disadvantages