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.

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!