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. 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. 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