데이터과학 Archives - DEEPLINK CORE Lab

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.

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

머신러닝 모델을 구축할 때, 사용되는 데이터의 유형은 매우 다양할 수 있다. 이 중 하나의 접근법이 바로 “Mixed Data Learning”이다. 이

Jupyter Notebook과 Jupyter Lab은 데이터 사이언티스트와 개발자에게 필수적인 도구이다.이들 환경에서는 단축키를 사용하여 생산성을 더욱 극대화할 수 있으므로, 단축키를 정리하여 공유

현대의 인공지능(AI) 모델은 정확한 예측과 성능을 위해 대용량의 빅 데이터로 학습하는 것이 중요하다. 그러나 대용량 데이터를 불러오고 전처리하는 데는 상당한

Google Dataset Search 구글 데이터 세트 서치는 2018년 9월 베타 서비스를 시작했고, 2020년 1월 베타가 종료되고 정식 오픈하였다. 데이터 세트

서론 YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 탐지를 위한 강력한 딥러닝 알고리즘이다. 최신 버전인 YOLO v8은 더욱 향상된 성능을 제공한다.

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 현대 기술의 최전선에 서있으며, 비즈니스의 혁신과 경쟁력 향상에 필수적인 역할을 하고 있다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라,

Custom instructions for ChatGPT ChatGPT는 그 자체로도 놀라운 대화 능력을 갖추고 있지만, 사용자의 특정 요구와 목적에 맞게 커스터마이징(Customizing) 하는 것이