12월 2023 - DEEPLINK CORE Lab

상관 관계(Correlation)와 인과 관계(Causation)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

상관 관계 (Correlation) 인과 관계 (Causation) 차이점 상관 관계와 인과 관계의 구분은 데이터를 분석하고 해석할 때 매우 중요하다.데이터에서 상관 관계를

점 추정 (Point Estimation) 구간 추정 (Interval Estimation) 차이점 점 추정과 구간 추정은 각각 다른 상황과 요구 사항에 따라 선택되며,

정규 분포 (Normal Distribution) 이항 분포 (Binomial Distribution) 주요 차이점 이 두 분포는 통계학에서 매우 중요하며, 다양한 종류의 데이터를 이해하고

모집단 (Population) 표본 (Sample) 차이점 이러한 차이점을 이해하는 것은 데이터를 해석하고, 연구 결과를 일반화하는 방법을 결정하는 데 중요하며, 데이터 사이언스에서

분산 (Variance) 표준편차 (Standard Deviation) 분산과 표준편차는 데이터의 변동성 또는 흩어진 정도를 수치적으로 나타내는 중요한 통계적 측정 도구이다. 분산은 데이터의

평균 (Mean) 중앙값 (Median) 모드 (Mode) 이 세 가지 측정치는 데이터의 중심 경향성을 파악하는 데 있어 서로 다른 측면을 제공한다.

인공지능 기술이 발전함에 따라, 우리는 일상에서 다양한 방식으로 AI를 활용하고 있다. OpenAI의 ChatGPT는 이러한 변화를 주도하는 중요한 예 중 하나이며,

OpenAI는 GPT-4 Turbo 모델을 Release 하였다. 이 모델은 인공지능 기술의 새로운 경지를 보여주며, 다양한 분야에서의 응용 가능성을 높여주고 있다. GPT-4

Artificial Intelligence Act: Council of the EU Source: Council of the EU and the European Council 이 AI 규제법은 AI를