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생존 분석(Survival Analysis)의 개념과 적용 사례: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

‘생존 분석(Survival Analysis)’은 데이터 사이언스 분야에서 매우 중요한 개념이며, 생존 분석은 시간에 따른 사건 발생을 분석하는 강력한 통계적 도구로, 다양한

모수적 방법 (Parametric Methods)이란? 모수적 방법은 모집단이 특정 분포(대개 정규 분포)를 따른다고 가정하는 통계적 분석 방법이다. 이러한 방법은 분포의 특정

제1종 오류 (Type I Error) 제2종 오류 (Type II Error) 차이점 이 두 오류 사이의 균형을 맞추는 것은 통계적 분석에서

탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)이란 데이터를 분석하기 전에 데이터의 주요 특성을 이해하고, 데이터에 숨겨진 패턴, 이상치, 구조 등을 탐색하는

상관 관계 (Correlation) 인과 관계 (Causation) 차이점 상관 관계와 인과 관계의 구분은 데이터를 분석하고 해석할 때 매우 중요하다.데이터에서 상관 관계를

점 추정 (Point Estimation) 구간 추정 (Interval Estimation) 차이점 점 추정과 구간 추정은 각각 다른 상황과 요구 사항에 따라 선택되며,

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

나만의 AI 이미지 만들기 시리즈로 여러가지 이미지 스타일을 알아보고 있다. 지난번 수채화, 장노출, 포인틸리즘, 픽셀아트에 이어 이번 포스트에서는 이중 노출,

최근 AI 이미지 생성 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있으며, 이를 통해 우리는 여러 예술 스타일을 새로운 방식으로 그림을 그릴 수

문제 YOLO(You Only Look Once)는 빠르고 정확한 실시간 객체 탐지 알고리즘으로 널리 알려져 있다. YOLO v8은 이러한 시리즈의 최신 버전으로,