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주성분 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.

데이터 사이언스에서는 종종 매우 큰 데이터 세트를 다루게 된다. 그러나 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지고, 분석의 복잡성이 증가할 수 있다.

다익스트라 알고리즘(Dijkstra’s Algorithm)은 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나이다. 이 알고리즘은 네트워크 라우팅, 지도

2024년 9월 12일, OpenAI는 새로운 고급 모델인 “o1″를 발표했다. 이 모델은 복잡한 작업을 처리하는 데 적합한 새로운 추론 모델로, GPT-4o에

오늘은 OpenAI의 새로운 모델 ‘o1’이 출시되고 사용해 볼 수 있도록 업데이트 되어, ‘o1’ 모델 소개 및 사용기 포스트를 작성해보고자 한다.

오늘은 9월 12일에 발표된 OpenAI의 새로운 대형 언어 모델 ‘o1’에 대해 자세히 소개하고자 한다. ‘o1’은 강화 학습을 통해 복잡한 추론

깊이 우선 탐색(DFS, Depth-First Search)은 그래프 또는 트리 자료 구조에서 널리 사용되는 탐색 알고리즘이다. DFS는 시작 노드에서 출발해 각 분기(Branch)를

2024년 6월, Apple과 OpenAI가 파트너십을 맺고, OpenAI의 ChatGPT를 Apple의 iOS, iPadOS, 및 macOS 플랫폼에 통합한다는 소식이 발표되었다. 이 협업은 Apple의

이번 포스트에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하여 대화를 생성하는 방법을 소개하고자 한다. 이 포스트는 Python을 사용하여 ChatGPT API Key를 환경 변수를

이번 포스트에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하기 위해 필요한 API 키를 발급받고, 이를 환경 변수에 등록하는 방법을 단계별로 설명하고자 한다. API