데이터 과학과 머신러닝에서 차원 축소는 분석 및 모델링의 성능을 높이기 위해 매우 중요한 과정이다. 그 중 선형 판별 분석(LDA, Linear
Continue reading주성분 분석(PCA) 완벽 활용 가이드: 데이터 차원 축소 알고리즘의 이해와 Python 구현
데이터 과학과 머신러닝에서는 고차원의 데이터가 문제 해결의 중요한 요소이다. 그러나 차원이 클수록 계산 비용이 증가하고, 과적합(overfitting)의 위험이 커질 수 있다.
Continue readingChatGPT의 새로운 검색 기능: 온라인 정보 접근의 혁신
검색 기술의 진화는 ChatGPT 검색이라는 흥미로운 단계에 도달했다. 이번 업데이트를 통해 ChatGPT는 웹을 원활하게 탐색하고, 빠르고 관련성 높은 답변을 출처
Continue reading데이터 사이언스에서 사용하는 데이터 축소: 주요 알고리즘 정리
데이터 사이언스에서는 종종 매우 큰 데이터 세트를 다루게 된다. 그러나 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지고, 분석의 복잡성이 증가할 수 있다.
Continue reading다익스트라(Dijkstra) 탐색 알고리즘: 이론부터 Python 구현까지 완벽 가이드
다익스트라 알고리즘(Dijkstra’s Algorithm)은 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나이다. 이 알고리즘은 네트워크 라우팅, 지도
Continue readingA Complete Guide to Breadth-First Search (BFS): From Theory to Python Implementation
Breadth-First Search (BFS) is a popular search algorithm widely used in graph or tree data structures. BFS explores all the
Continue reading너비 우선 탐색(BFS) 완벽 가이드: 이론부터 Python 구현까지
너비 우선 탐색(BFS, Breadth-First Search)은 그래프 또는 트리 자료 구조에서 많이 사용되는 탐색 알고리즘이다. BFS는 시작 노드에서부터 시작해 인접한 노드를
Continue reading[ChatGPT] Batch API 사용 완벽 가이드(코드 포함): 저렴한 비용과 효율적인 대규모 처리 방법
OpenAI의 Batch API는 동시 다발적인 요청을 처리하면서도 50% 더 저렴한 비용으로 대규모 데이터를 처리할 수 있는 효과적인 도구이다. 즉각적인 응답이
Continue reading[ChatGPT] 챗지피티 “o1” 업데이트 후 신규 가격 정책 및 API 가격 비교
2024년 9월 12일, OpenAI는 새로운 고급 모델인 “o1″를 발표했다. 이 모델은 복잡한 작업을 처리하는 데 적합한 새로운 추론 모델로, GPT-4o에
Continue readingOpenAI ‘o1’ 모델의 특징과 실제 사용 사례
오늘은 OpenAI의 새로운 모델 ‘o1’이 출시되고 사용해 볼 수 있도록 업데이트 되어, ‘o1’ 모델 소개 및 사용기 포스트를 작성해보고자 한다.
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