MachineLearning - DEEPLINK CORE Lab

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.

오늘은 새로운 모델 OpenAI ‘o1’이 출시되고 사용해 볼 수 있도록 업데이트 되어, ‘o1’ 모델 소개 및 사용기 포스트를 작성해보고자 한다.

The Loss Function is a critical tool in the training process of machine learning models, used to evaluate the accuracy

손실 함수(Loss Function)는 머신 러닝 모델이 학습하는 과정에서 예측의 정확도를 평가하는 중요한 도구이다. 손실 함수의 결과는 모델의 성능을 측정하고, 이를

In our previous post, we explored the characteristics that define a good algorithm. Now, let’s delve into one of the

In the realm of artificial intelligence and machine learning, the success of any model hinges on the quality of the

지난 포스트에서는 좋은 알고리즘이 갖춰야 할 주요 특징들을 살펴보았다. 이번에는 머신 러닝과 인공지능의 핵심 개념 중 하나인 손실 함수(Loss Function)에

When building a machine learning model, the types of data used can vary widely. One approach to handling this variety

Jupyter Notebook and Jupyter Lab are essential tools for data scientists and developers. Using shortcuts in these environments can significantly

현대의 인공지능(AI) 모델은 사용자 질문에 대한 정확하고 풍부한 답변을 제공하기 위해 끊임없이 발전하고 있다. 그 중 하나의 혁신적인 접근법이 바로