Stories About AI and Data Technology
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. 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.
1. 데이터분석과 차원의 개념 1) 데이터분석의 중요성 현대 사회에서 데이터분석은 중요한 역할을 수행하고 있다. 매일 생성되고 소비되는 방대한 양의 데이터를 분석하여 그 내재하는 가치를 추출하는 것은 기업이나 조직에 큰 이익을 가져다 준다. 이를 통해 시장 동향을 예측하고, 고객의 행동 패턴을 파악하여 비즈니스 전략을 수정할 수 있다. 따라서 데이터분석은 현대 비즈니스 환경에서 생략할 수 없는 요소로