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중심 극한 정리 완벽 정리: 개념, 수식, 예시, 데이터 분석 적용까지

중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT)는 통계학과 데이터 사이언스에서 매우 중요한 핵심 이론이다.“모집단의 분포가 무엇이든 간에, 표본의 평균은 정규 분포를

데이터 정규화(Data Normalization)는 머신러닝 모델을 개발할 때 거의 필수적으로 사용되는 전처리 작업이다. 데이터의 크기(스케일)가 서로 다르면, 일부 변수의 영향력이 과도하게

‘결측치(Missing Data)‘란 데이터 세트에서 관찰되지 않거나 기록되지 않은 값들을 의미한다. 다양한 이유로 데이터 수집 과정에서 일부 정보가 누락되거나, 기록되지 않아

모집단 (Population) 정의 모집단은 관심의 대상이 되는 전체 집단을 의미한다. 이는 연구하고자 하는 특정 집단의 모든 구성원 또는 사건들을 포함한다.

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하도록 하는 기술입니다.챗봇, 번역기, 감정 분석, 검색엔진 등 AI 서비스의 핵심

이번 포스트에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하기 위해 필요한 API 키(챗지피티 API Key)를 발급받고, 이를 환경 변수에 등록하는 방법을 단계별로 설명하고자

OpenAI의 ChatGPT API(챗지피티 API)를 사용하여 대화를 생성하고, 토큰 사용량까지 확인하는 방법을 소개하고자 한다. 특히 이번 가이드는 OpenAI Python 라이브러리 v1.0.0

OpenAI의 Batch API는 동시 다발적인 요청을 처리하면서도 50% 더 저렴한 비용으로 대규모 데이터를 처리할 수 있는 효과적인 도구이다. 즉각적인 응답이

현대 데이터 분석 환경에서 다루는 데이터는 크게 정형 데이터(Structured Data)와 비정형 데이터(Unstructured Data)로 나뉜다.이 두 가지는 저장 방식, 구조, 처리

표준편차 (Standard Deviation) 정의 수학적 표현: 표준편차가 알려주는 것 분산 (Variance) 정의 수학적 표현: