모두의 이야기 블로그

scikit-learn 패키지를 활용하여 내제된 당뇨병 데이터로 다중 선형 회귀를 학습합니다. 선형 회귀를 통해서 당뇨병 환자들에 대한 경향성을 파악할 수 있습니다. 또한 scikit-learn 활용법 또한 알 수 있습니다.

모델 앙상블의 대표적인 3가지 방법과 각 하위개념들에 대해 포괄적으로 설명합니다.

모두의연구소 사내에서 다양성이 존중되는 조직 운영을 만들기 위해 진행된 DEI LAB 실험 내용 및 인사이트를 공유합니다.

새로운 영역으로의 도전! 꾸준한 노력을 통해 취업 기회까지 쟁취한 [오름캠프 Django 백엔드 개발 과정] 수료생 이혜림님의 인터뷰 입니다.

딥러닝에서 사용하는 convolution 층에서 filter 혹은 kernel 이라는 단어를 사용하는 이유에 대해 알고계신가요? 단순한 신호 처리 분야부터 이미지 처리 분야까지 이어지는 공통 분모인 convolution 에 대해 알아봅니다.

뜨거운 관심 속 공개된 메타의 차기작 라마 3 (Llama 3)와 이를 둘러싼 글로벌 빅테크 LLMs에 대해 이야기합니다.

람다 표현식에 대해 알아보고, 함께 자주 쓰이는 map(), filter(), reduce()가 무엇인지 알아보고, 왜 실전에서 사용되고, 어떻게 사용해야 잘 사용할 수 있을 지 실습을 통해서 이해해보자.

파이썬 독학, 고민 중이신가요? 파이썬 독학의 장단점을 따져보고 실무 개발자로 성장할 수 있는 방법을 모두의연구소 오름캠프와 함께 알아보아요.

기술과 사람의 힘을 모아 더 나은 세상을 만들어가는 테크포임팩트와 함께 하는 뜻깊은 도전, 우리 모두 함께해요!

머신러닝을 사용한 회귀 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 지표가 사용됩니다. 그 중에서도 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), 그리고 RMSE(Root Mean Squared Error)는 가장 널리 사용되는 지표입니다.

기계번역에서 많이 사용하고 있는 지표중 하나인 BLEU 스코어는 간단한 수학적인 연산만으로도 기계번역 품질을 평가할 수 있습니다. 물론 몇가지 한계점은 존재하긴 하지만 간편하게 사용할 수 있다는 점에서 아직까지도 많은 사랑을 받고 있습니다.

챗GPT만 알고 있었다면 이제 LLM의 세계로! 생성형 AI, LLM, 챗GPT의 기본 개념, LLM의 핵심 기술인 딥러닝과 트랜스포머, LLM의 활용 방법과 미래 전망까지, 흥미진진한 이야기 속으로 떠나보아요.

컴퓨터 비전(Computer Vision)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 이미지나 동영상을 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술입니다. 컴퓨터 비전 분야에는 이미지 분류(Image Classification), 객체 감지(Object Detection), 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 등 다양한 문제들이 연구되고 있습니다. 이 중에서도 YOLO(You Only Look Once)는 객체 감지 분야에서 혁신적인 아이디어를 제

국민내일배움카드, 발급 방법 부터 훈련 장려금까지! 모두의연구소 오름캠프와 함께 알아보아요.

5월 7일부터 11일까지 ICLR 2024가 오스트리아 빈에서 열렸습니다. 이번 ICLR 2024에서 우수 논문 5개를 선정했고 이를 간단하게 설명하고 리뷰어들의 리뷰까지 첨부해서 글을 작성해보았습니다.

이글에서는 객체 지향 디자인의 SOLID 원칙에 대해 설명합니다. 각 원칙이 생겨난 이유와 예제 코드로 간략하게 배워보도록 하겠습니다.

모두의연구소와 파트너십을 통한 업무를 함께 해온 이효은님의 인터뷰를 통해 모두연 커뮤니티의 특징을 함께 알아봅니다.

개발자 취업 막막하다면? 헤드헌터 정가혜님과 모두의연구소 오름캠프가 함께한 커리어 세미나를 통한 취업 꿀팁! 함께 알아보아요.