모두의 이야기 블로그

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.

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.

다중 레이블 분류 (Multi-Label Classification)는 데이터가 동시에 여러 카테고리에 속할 수 있는 상황을 다루는 분류 문제입니다.

CVPR 2024에 게재된 모두의연구소 랩의 5편의 논문의 내용을 통해 AI 기술의 변화와 미래에 대해 함께 알아봅니다.

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.

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.

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!

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.