DataEngineering - DEEPLINK CORE Lab

12/31/2024 AI Research / Data Science

Principal Component Analysis (PCA): Understanding Data Reduction Algorithms with Python Implementation

In data science and machine learning, dealing with high-dimensional data is crucial for problem-solving. However, as the dimensionality increases, the

11/07/2024 AI Research / Data Science

주성분 분석(PCA) 완벽 활용 가이드: 데이터 차원 축소 알고리즘의 이해와 Python 구현

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

06/03/2024 AI Research / Data Science / Project

Big Data AI Training: Efficient Methods for Loading and Processing Large Datasets

Modern AI models rely heavily on large volumes of data for accurate predictions and performance. However, loading and preprocessing large

05/23/2024 AI Research / Data Science / Project

빅데이터 AI 학습: 효율적인 대용량 데이터 로드와 처리 방법

현대의 인공지능(AI) 모델은 정확한 예측과 성능을 위해 대용량의 빅 데이터로 학습하는 것이 중요하다. 그러나 대용량 데이터를 불러오고 전처리하는 데는 상당한

01/05/2024 AI Research / Data Science

데이터 정규화(Data Normalization) 방법과 이유, 샘플 코드: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

일반적인 데이터 정규화 방법 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization) Z-점수 정규화(Z-Score Normalization) 로버스트 정규화(Robust Scaling) 정규화 방법에 따른 차이를 차트로 확인하기 데이터

01/01/2024 AI Research / Data Science

탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis) 이란?: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

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