AI Archives - DEEPLINK CORE Lab

선형 판별 분석(LDA): 데이터 차원 축소 알고리즘의 이해와 Python 구현

데이터 과학과 머신러닝에서 차원 축소는 분석 및 모델링의 성능을 높이기 위해 매우 중요한 과정이다. 그 중 선형 판별 분석(LDA, Linear

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.

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

Depth-First Search (DFS) is a widely used search algorithm in graph and tree data structures. It starts from a node

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

The Loss Function is a critical tool in the training process of machine learning models, used to evaluate the accuracy

손실 함수(Loss Function)는 머신 러닝 모델이 학습하는 과정에서 예측의 정확도를 평가하는 중요한 도구이다. 손실 함수의 결과는 모델의 성능을 측정하고, 이를