데이터사이언스 - DEEPLINK CORE Lab

정규 분포(Normal distribution)와 이항 분포(Binomial distribution)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

정규 분포 (Normal Distribution) 이항 분포 (Binomial Distribution) 주요 차이점 이 두 분포는 통계학에서 매우 중요하며, 다양한 종류의 데이터를 이해하고

이번에는 이전 글에 이어 미국 초등학교에 대한 분석을 추가로 하고자 한다. 서론 미국의 초등학교 교육은 아이들의 기초 교육과 기본적인 사회적,

데이터 보강(Data Augmentation) 이란? 기존 데이터 세트를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 기술로 실질적인 데이터 세트의 규모를 키울 수 있는 방법이다.이를

산업 현장에서는 다양한 생산설비와 제어시스템을 통해 대량의 데이터를 생성하고 관리한다. 이러한 데이터는 최적화된 생산 과정, 품질 향상, 예측 정비 등

정형 데이터 적재 정형 데이터란 구조화된 데이터로, 일정한 형식을 갖추고 있는 데이터를 말하며, 이러한 데이터를 적재(Loading)하기 위해서는 여러가지 방법들이 있지만,

Mixed Data Learning은 다양한 유형의 데이터를 사용하여 학습하는 기술이다. 이러한 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 형식일 수 있다.

데이터세트 분할은 머신 러닝 모델을 학습시키기 위한 중요한 단계 중 하나이다. 머신러닝 모델 학습에 있어서 데이터세트를 학습용(train), 검증용(validation), 테스트용(test)으로 나누는

특정 아이디어에 대한 자료를 작성할 때 많은 질문을 하게 된다. ” 누구에게 필요한 아이디어인가? “ ” 어떤 것을 어떻게 이용할

기술 성숙도 기술 성숙도 평가는 개발 기술의 성숙도 또는 이행단계를 평가하기 위한 정량화된 측정지표로, 연구 개발 환경(실험실, 유사환경, 실제환경), 연구개발

이번에는 미국 초등학교의 Type 비교를 해보고자 한다.학교 Type은 Public, Private으로 구분되며, 데이터를 수집한 Great Schools은 학교와 교육에 대한 정보를 제공하는