모두의 이야기 블로그

자연어처리에 대한 정의, 역사, 시장성, 활용사례와 함께 향후 미래 전망에 대한 예측해봅니다.

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.

윈도우/맥/리눅스 운영체제 별로 파이썬을 설치하는 법을 알아봅니다. #파이썬 #python #설치 #replit #colab #윈도우 #맥 #리눅스

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.

아직은 정착되지 않은 다양한 빅데이터 직군과 업무 수행 범위 및 이와 관련된 직업에는 어떤 종류들이 있고, 어떤 일들을 하는 것인지? 어떠한 역량을 필요로 하는지? 등에 대하여 살펴보려고 합니다.

주요 빅데이터 대학원의 특징과 커리큘럼을 소개합니다.

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

데이터의 종류는 크게 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터로 나뉩니다. 이것이 왜 이렇게 나뉘는 지는 데이터의 정의와 개념을 이해해야 합니다. 본 글에서는 데이터의 개념과 데이터의 종류들을 알아봅니다.

파이썬을 통해 머신러닝, 딥러닝, 데이터분석 등을 공부하다보면 필연적으로 마주하게 되는 NumPy! 그 중요하다는 NumPy를 많이 사용하는 이유, 배열을 생성하는 방법들, 기본 연산 그리고 인덱싱, 브로드케스팅 등에 대해 알아봅시다.

진정한 교육은 무엇인지 생각해 볼 수 있는 영화 억셉티드에 대해 소개합니다.

가트너에서 발표한 2023년 10대 전략 기술 동향(Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2023)에 대해 알아봅니다.

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.