최근 몇 년간 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나는 자연어 처리(NLP)를 기반으로 한 챗봇, 특히 OpenAI의 ChatGPT이다. 이번 포스트에서는
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What is Machine Learning?
“The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” Arthur Lee Samuel What is
Continue reading라이다 센서(LiDAR Sensor)를 활용한 물체 인식
오늘은 라이다 센서(LiDAR Sensor)와 인공지능을 활용한 물체 인식 기술에 대해 알아보고자 한다. 이 기술은 자율 주행 자동차, 로보틱스, 스마트 시티
Continue reading베이즈 정리(Bayes’ Theorem)의 근본적인 이해와 활용: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
오늘은 데이터 사이언스의 근본적인 이론 중 하나인 ‘베이즈 정리(Bayes’ Theorem)’에 대해 정리해보고자 한다. 베이즈 정리(Bayes’ theorem), 어떤 사건이 서로 배반하는
Continue reading조건부 확률의 개념과 계산 방법: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
조건부 확률은 어떤 사건이 일어날 확률을 다른 사건이 이미 발생했다는 조건 하에서 평가하는 것이다. 이 개념은 의사 결정, 예측 모델링,
Continue reading데이터 정규화(Data Normalization) 방법과 이유, 샘플 코드: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
일반적인 데이터 정규화 방법 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization) Z-점수 정규화(Z-Score Normalization) 로버스트 정규화(Robust Scaling) 정규화 방법에 따른 차이를 차트로 확인하기 데이터
Continue reading모수적 방법(Parametric Methods)과 비모수적 방법(Non-Parametric Methods)이란?: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
모수적 방법 (Parametric Methods)이란? 모수적 방법은 모집단이 특정 분포(대개 정규 분포)를 따른다고 가정하는 통계적 분석 방법이다. 이러한 방법은 분포의 특정
Continue reading중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT) 란? : 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT)란 무엇일까? 중심 극한 정리는 통계학의 기본 이론 중 하나로, 간단히 말해 “충분히 큰 크기의
Continue reading탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis) 이란?: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)이란 데이터를 분석하기 전에 데이터의 주요 특성을 이해하고, 데이터에 숨겨진 패턴, 이상치, 구조 등을 탐색하는
Continue readingYOLO v8 GPU 사용 불가 문제 해결(Could not run ‘torchvision::nms’ with arguments from the ‘CUDA’ backend)
문제 YOLO(You Only Look Once)는 빠르고 정확한 실시간 객체 탐지 알고리즘으로 널리 알려져 있다. YOLO v8은 이러한 시리즈의 최신 버전으로,
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