Stories About AI and Data Technology
1. 선형회귀 모델의 중요성 선형회귀는 데이터 과학과 머신러닝 분야의 기초가 되는 아주 중요한 역할을 하고있습니다. 딥러닝과 같은 복잡한 알고리즘과 기술이 빠르게 발전하고 주목을 받는 현대에서도, 선형 회귀는 간결함과 동시에 강력함으로 여전히 많은 전문가들이 꼭 다룰 줄 알아야하는 개념으로 자리잡고 있습니다. 현재 우리의 일상은 데이터로 가득 차 있으며, 이 데이터 속에서 끊임없이 유의미한 인사이트를 찾아 내는
1. 통계에서 R² (결정 계수)의 중요성 통계학, 데이터 과학 분야에서는 예측 모델의 정확성과 신뢰성을 평가하기 위해 다양한 방법과 기술을 사용합니다. 이러한 방법 중 하나가 바로 ‘결정 계수’, 즉 R²입니다. R²는 모델의 설명력을 나타내는 지표로, 예측 모델이 얼마나 데이터에 잘 부합하는지를 수치적으로 보여주는 지표입니다. 특히 선형 회귀 분석에서 R² 지표의 역할은 매우 중요합니다. 여기서는 R²의 기본
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. 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
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. 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.