머신러닝 - DEEPLINK CORE Lab

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

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

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

“이상치(Outlier)“는 데이터 분석에서 자주 마주하게 되는 중요한 요소이다.이는 다른 데이터 포인트들과 현저히 다른 값을 가지는 관측값으로, 데이터 수집 과정의 오류일

최근 몇 년간 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나는 자연어 처리(NLP)를 기반으로 한 챗봇, 특히 OpenAI의 ChatGPT이다. 이번 포스트에서는

데이터 사이언스에서는 종종 매우 큰 데이터 세트를 다루게 된다. 그러나 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지고, 분석의 복잡성이 증가할 수 있다.

인공지능(AI)의 발전과 함께 OpenAI는 다양한 모델을 제공하며, 각 모델은 특정 목적에 맞게 개발되어 공개되고 있다. 이번 글에서는 OpenAI가 제공하는 모든