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상관관계 그리고 인과관계
상관관계와 인과관계는 데이터 분석, 연구, 그리고 일상적인 의사결정에서 매우 중요한 개념입니다. 이 두 개념을 이해하고 구분하기 어렵지만 두 개념을 혼동하지 않아야 합니다. 상관관계와 인과관계는 엄격한 통계기법과 실험으로 구분가능합니다.
2024.06.20
del 파이썬 명령어의 활용
파이썬에서 `del` 명령어는 특정 변수, 자료형 요소 또는 객체를 삭제하는 데 사용됩니다. 이는 메모리 관리를 돕고 불필요한 변수나 데이터를 제거하여 불필요한 연산을 줄이고, 가독성을 높여 코드의 효율성을 높입니다.
2024.06.20
생성형 AI 비즈니스 생태계 및 활용전략
생성형 AI (GENERATIVE AI)기술은 무엇이고 이 기술을 활용하여 성공적인 비즈니스를 만드는 전략에 관해 이야기 합니다. 본 글의 목차는 1)생성형 AI란?, 2)생성형 AI시장 생태계 및 비즈니스, 3) 생성형 AI 비즈니스 성공전략, 4)마무리 로 구성되어 있습니다.
2024.06.19
다중 레이블 분류 (Multi-Label Classification)
다중 레이블 분류 (Multi-Label Classification)는 데이터가 동시에 여러 카테고리에 속할 수 있는 상황을 다루는 분류 문제입니다.
2024.06.18
CVPR 2024 에서 빛난 모두의연구소 랩의 5가지 AI 연구 성과
CVPR 2024에 게재된 모두의연구소 랩의 5편의 논문의 내용을 통해 AI 기술의 변화와 미래에 대해 함께 알아봅니다.
2024.06.18
딥 레지듀얼 네트워크 (Deep Residual Network)
딥 레지듀얼 네트워크 (Deep Residual Networks, ResNets) 는 매우 깊은 아키텍처로 구성됩니다. 높은 정확도와 뛰어난 수렴 특성을 보여주는 신경망 구조입니다. 딥 레지듀얼 네트워크는 여러 개의 "잔차 유닛"을 쌓아서 구성됩니다.
2024.06.17
[운영 체제] 시스템 성능 향상을 위한 스케쥴링 알고리즘 이해하기
컴퓨터 시스템은 우리 삶의 많은 부분에서 필수적인 역할을 하고 있습니다. 운영 체제, 데이터베이스, 실시간 시스템 등 다양한 시스템에서 효율성과 성능은 매우 중요한 요소입니다. 이러한 시스템의 성능을 최적화하기 위해서는 스케쥴링 알고리즘의 적절한 활용이 필수적입니다. 본 글에서는 스케쥴링 알고리즘의 개념, 유형, 주요 알고리즘 및 성능 평가 기준 등에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
2024.06.17
Grad-CAM 이용한 딥페이크 (deepfake) 얼굴 탐지
Grad-CAM의 목적은 합성곱 신경망(CNN)의 예측 과정을 시각화하여 더 투명하게 만드는 것입니다. Grad-CAM은 CNN의 합성곱 층이 수집한 공간 정보를 활용하여 소스 이미지의 어떤 영역이 분류 결정에 중요한지 식별합니다.
2024.06.13
당뇨병(diabetes) 데이터셋 예시로 보는 다중 선형 회귀
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.
2024.06.11
Model Ensembling(모델 앙상블) Guide
모델 앙상블의 대표적인 3가지 방법과 각 하위개념들에 대해 포괄적으로 설명합니다.
2024.06.10
모두의연구소 DEI LAB 조직문화 기업 연구 사례
모두의연구소 사내에서 다양성이 존중되는 조직 운영을 만들기 위해 진행된 DEI LAB 실험 내용 및 인사이트를 공유합니다.
2024.06.10
오름캠프 수료생 인터뷰 : 프론트엔드 개발자, 백엔드에 도전하다!
새로운 영역으로의 도전! 꾸준한 노력을 통해 취업 기회까지 쟁취한 [오름캠프 Django 백엔드 개발 과정] 수료생 이혜림님의 인터뷰 입니다.
2024.06.05
Convolution: 신호처리와 이미지 속 숨은 공통점을 찾아서
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.
2024.06.05
Llama 3 출시 : AI 전쟁의 서막 (메타 라마 시리즈, 2024 LLMs)
뜨거운 관심 속 공개된 메타의 차기작 라마 3 (Llama 3)와 이를 둘러싼 글로벌 빅테크 LLMs에 대해 이야기합니다.
2024.05.31
람다 표현식과 자주 쓰이는 함수들, map(), filter(), reduce()
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.
2024.05.31
파이썬 독학 만으로 실무 개발자까지 성장할 수 있을까? 🤔
파이썬 독학, 고민 중이신가요? 파이썬 독학의 장단점을 따져보고 실무 개발자로 성장할 수 있는 방법을 모두의연구소 오름캠프와 함께 알아보아요.
2024.05.30
테크포임팩트 네트워킹 데이 - 기술로 사회문제를 해결하는 사람들
기술과 사람의 힘을 모아 더 나은 세상을 만들어가는 테크포임팩트와 함께 하는 뜻깊은 도전, 우리 모두 함께해요!
2024.05.27
회귀의 오류 지표 알아보기
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.
2024.05.23
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