Modern AI models rely heavily on large volumes of data for accurate predictions and performance. However, loading and preprocessing large
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빅데이터 AI 학습: 효율적인 대용량 데이터 로드와 처리 방법
현대의 인공지능(AI) 모델은 정확한 예측과 성능을 위해 대용량의 빅 데이터로 학습하는 것이 중요하다. 그러나 대용량 데이터를 불러오고 전처리하는 데는 상당한
Continue readingIndustrial Data: From Generation to Storage in Data Lakes
In industrial settings, most of the data is initially unstructured. Converting this data into structured format and storing it in
Continue reading시계열 분석 – 이동 평균 모델(MA, Moving Average Model): 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
시계열 분석의 주요 영역 중 하나는 이동 평균 모델(Moving Average Model, MA)이다. 이 포스트에서는 MA 모델의 기본 원리와 이를 데이터
Continue reading데이터의 정규 분포 특성: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
데이터가 정규 분포를 따른다는 가정은 데이터 사이언스와 통계학에서 매우 중요한 역할을 하며, 정규 분포의 이해는 분석의 정확도와 신뢰성을 높이는 데
Continue reading선형 회귀와 로지스틱 회귀의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
오늘은 데이터 분석에서 자주 사용되는 두 가지 회귀 방법, 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 방법은 비슷한
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 reading제1종 오류(Type I error)와 제2종 오류(Type II error)의 차이점은 무엇인가?: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
제1종 오류 (Type I Error) 제2종 오류 (Type II Error) 차이점 이 두 오류 사이의 균형을 맞추는 것은 통계적 분석에서
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
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