시계열 데이터의 중요한 특징 중 하나인 정상성(stationarity)에 대한 글입니다. 정상성이란 무엇이고 왜 중요한지, 어떤 시계열 데이터가 정상적인지, 비정상적인 시계열을 어떻게 정상 시계열로 만들 수 있는지 설명합니다.

시계열 분석의 정의와 통계 기반의 시계열 분석 기법이 중요한 이유를 설명합니다. 시계열 데이터의 세 가지 구성 요소(추세, 계절성, 주기성)를 이야기하고, 이후 글에서 다룰 예정인 개념들(정상성, ARIMA, ARCH)을 소개합니다.

확률 분포를 근사 추정하는 기법인 Variational Inference를 이해하고 싶은 사람들을 위해, 확률 분포를 추정하는 근본적인 이유를 알려드립니다. 또한 MLE, MAP, KL divergence, ELBO 등 자주 등장하는 용어들을 설명합니다.

2022년 4월 구글에서 PaLM이라는 AI 모델을 소개했습니다. PaLM은 언어 생성 및 이해 능력, 추론 능력, 코딩 작성 및 오류 수정 능력 등에서 기존의 NLP 모델보다 더 높은 성능을 보이고 있습니다. 이 콘텐츠에서는 PaLM을 소개합니다.

머신러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer)란 다양한 요구사항과 문제를 정의하고 머신러닝 기술을 활용하여 해결하는 직무입니다. SW·AI 등 디지털 분야의 인재 양성이 중요성으로 머신러닝 기술교육이 늘어나고 있습니다.

자연스럽게 우리의 삶 속에 스며든 인공지능(AI)은 어떤 것들이 있을지, 어떻게 인공지능(AI)을 사용하여 삶의 질을 높일 수 있을지 알아봅니다.

인공지능으로 이상형을 찾아주는 다양한 사이트를 소개해드립니다.
인공지능을 통한 다양한 재미를 이상형 월드컵 주소 사이트를 통해서 발견해보세요!

인공지능 분야에서 수학이 왜 중요한지, 그리고 선형대수학, 확률과 통계, 미적분 등의 수학 분야들이 머신러닝 이론에 어떻게 적용되어 있는지 알려드립니다.

구글에서 만든 웹기반 노코드 인공지능 학습 툴인 Teachable Machine에 대해 알아봅니다.

머신러닝 포 키즈를 활용하여 좋은 말 나쁜 말 판별하기를 만들어 보았습니다.