Level of Significance The level of significance in hypothesis testing refers to the probability of making an error in rejecting
Continue reading[카테고리:] Data Science
Convex Hull: 인공지능에 기하학 적용하기
Convex Hull(컨벡스 헐)은 계산 기하학의 기본 개념으로서 인공지능, 컴퓨터 그래픽스, 로보틱스 등 여러 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 이 포스트에서는Convex
Continue readingParticle Filters: Solving Non-Linear and Non-Gaussian Estimation Problems
Particle Filters are a powerful Sequential Monte Carlo method used to address non-linear and non-Gaussian estimation challenges. This approach has
Continue readingNon-Linearity and Non-Gaussian Estimation Problems
Non-linearity and non-Gaussian estimation problems are among the most challenging types of issues encountered in system modeling and data analysis.
Continue reading파티클 필터(Particle Filter)란 무엇인가?: 비선형, 비가우시안 문제 해결 방법
파티클 필터(Particle Filter)는 비선형 및 비가우시안 추정 문제를 해결하는데 사용되는 강력한 시퀀스 몬테카를로 방법(Sequential Monte Carlo method)으로, 이 방법은 로봇
Continue reading비선형(Non-Linearity) 및 비가우시안 (Non-Gaussian) 추정 문제
비선형 및 비가우시안 추정 문제는 시스템 모델링과 데이터 분석에서 흔히 마주치는 어려운 문제 유형이다. 이들 문제를 이해하기 위해서는 먼저 ‘비선형성(Non-Linearity)‘과
Continue readingAI and Big Data Era’s Data Search Solution: Google Dataset Search
Google Dataset Search Google Dataset Search is a search engine from Google that helps researchers locate online data that is freely available for
Continue readingRandom Forest Vulnerabilities – Extrapolation
Random Forest Vulnerabilities Random Forests have the advantage of performing well without the need for extensive hyper-parameter tuning, as long
Continue reading인공지능, 빅데이터 시대의 데이터 검색 솔루션: 구글 데이터 세트 서치
Google Dataset Search 구글 데이터 세트 서치는 2018년 9월 베타 서비스를 시작했고, 2020년 1월 베타가 종료되고 정식 오픈하였다. 데이터 세트
Continue readingVarious Learning Methods in Machine Learning
Machine learning is a field of artificial intelligence that learns patterns from data to make predictions or decisions. This learning
Continue reading