데이터과학 - DEEPLINK CORE Lab

유의수준 0.05란? 왜 통계에서는 항상 0.05를 쓸까?

통계 공부를 시작하면 가장 먼저 접하게 되는 수치가 바로 유의수준 0.05입니다.하지만 왜 하필 0.05일까요? 0.01도 있고 0.1도 있는데, 0.05는 어떻게

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

ChatGPT Pro는 OpenAI가 새롭게 선보인 프리미엄 서비스로, 연구자, 개발자, 데이터 과학자 등 전문 사용자들을 위해 설계된 고급 인공지능 모델을 제공하는

Streamlit은 데이터를 기반으로 한 애플리케이션 개발에 적합하며, 외부 API와의 통합은 Streamlit의 활용도를 한층 높여준다. 이번 포스트에서는 외부 API를 Streamlit과 연동하여

실시간 데이터 시각화는 데이터 분석 애플리케이션에서 매우 유용한 기능이다.Streamlit 실시간 데이터 시각화 방법을 사용하면 Python 기반으로 손쉽게 실시간 대시보드를 구축할

Streamlit은 Python을 사용하여 데이터 기반 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 개발할 수 있는 오픈 소스 라이브러리이다. 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어들이 데이터

데이터 사이언스과 머신러닝에서 고차원 데이터는 매우 일반적이다. 하지만 고차원 데이터를 분석하고 시각화하는 것은 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 t-SNE(t-Distributed Stochastic

데이터 사이언스와 머신러닝에서는 고차원의 데이터가 문제 해결의 중요한 요소이다. 그러나 차원이 클수록 계산 비용이 증가하고, 과적합(overfitting)의 위험이 커질 수 있다.

다익스트라 알고리즘(Dijkstra’s Algorithm)은 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나이다. 이 알고리즘은 네트워크 라우팅, 지도

머신러닝 모델을 구축할 때, 사용되는 데이터의 유형은 매우 다양할 수 있다. 이 중 하나의 접근법이 바로 “Mixed Data Learning”이다. 이