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파이썬, 데이터, 데이터 시각화

데이터(data)와 데이터 리터러시(data literacy)가 중요한 이유

AI 열풍이 불면서 '데이터 리터러시(data literacy)'라는 개념이 중요해지고 있습니다. '데이터 리터러시'는 데이터를 읽고, 이해하고, 분석하며, 그 결과를 통해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 능력을 말합니다. 이는 데이터를 통해 의미를 찾고, 데이터의 질과 구조를 평가하며, 데이터 분석 결과를 비판적으로 해석하는 능력을 포함합니다. 데이터 리터러시는 단순히 숫자나 통계를 해석하는 것을 넘어서, 그 데이터가 어떻게 수집되었고, 어떤 가정 하에 분석되었는지, 그리고 그 결과가 어떤 의미를 가지는지를 이해하는 것을 포함합니다. 데이터 리터러시는 모든 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 기업, 교육 기관, 정부 기관 등에서 데이터의 가치를 인식하고 데이터 리터러시 교육을 강화하는 추세입니다..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

네이버의 AI '클로바X': 한국형 챗봇의 혁신과 기대

요약 네이버의 새로운 대화형 인공지능 '클로바X'는 사용자와의 원활한 소통을 위해 최첨단 LLM(거대언어모델) 기술인 하이퍼클로바X를 기반으로 합니다. 한국 문화와 언어에 특화되어 있어 지역 정보나 사투리에 대한 질문에서 높은 정확도를 보였으나, 최신 정보 반영이나 수학 능력에서는 한계가 있었습니다. 이에 따른 시장 반응은 혼재되어 있으며, 네이버의 주가도 변동이 있었습니다. 그럼에도 불구하고, 네이버는 다양한 AI 기반의 새로운 서비스 출시를 계획 중이며, 이는 네이버가 AI 분야에서의 지속적인 활동을 예고하고 있습니다. 목차 1. 블로그와 인공지능의 통합 2. '클로바X': 네이버의 새로운 대화형 인공지능 3. 성능과 한계: 사용자 반응과 함께 4. 하이퍼클로바X와 '클로바X' 간의 차별점 5. 시장..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

데이터의 정규화(normalization) 또는 표준화(standardization)이 필요한 이유

[목차] 1. 서론 2. 데이터의 정규화(normalization)와 표준화(standardization) 개념 소개 3. 정규화와 표준화의 목적과 필요성 3.1. 이상치(outliers) 처리 3.2. 변수 간 스케일 차이 해결 3.3. 모델의 수렴 속도 향상 3.4. 고차원 데이터의 문제 해결 4. 정규화와 표준화 방법 4.1. 정규화 4.2. 표준화 5. 정규화와 표준화의 선택 기준 5.1. 모델 종류에 따른 선택 5.2. 데이터 분포와 특성 고려 5.3. 성능 비교 및 실험 결론 6. 결론 1. 서론 머신러닝은 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고 예측 모델을 만드는 분야로, 데이터의 품질과 특성이 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 데이터 전처리는 머신러닝 과정에서 필수적인 단계로, 이 중에서도 정..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

머신러닝 모델 소개 (3) - KNN (K-Nearest Neighbor)

머신러닝 모델 소개 시리즈의 세 번째 글입니다. KNN(K-Nearest Neighbors)은 간단하면서도 강력한 분류 알고리즘으로 알려져 있습니다. KNN은 새로운 데이터를 분류할 때, 해당 데이터 주변 K개의 이웃들을 찾고 다수결 방식을 통해 분류합니다. 이번에는 KNN의 기본 개념을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 실제 데이터에 KNN을 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 설명 K-NN(K-Nearest Neighbor Algorithm)은 간단하지만 높은 정확성을 가져 흔히 사용되는 분류 알고리즘입니다. 간단하게 설명하면, 새로운 데이터가 들어왔을 때 K개의 가장 가까이 있는 데이터들과 비교하여 예측하고 분류하는 알고리즘입니다. 예를 들어, 아래 그림처럼 다..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

머신러닝 모델 소개 (2) - 서포트벡터머신 (Support Vector Machine, SVM)

머신러닝 모델 소개 시리즈의 두 번째 글입니다. SVM(Support Vector Machine)은 로지스틱 회귀와 함께 분류를 위한 알고리즘으로 사용됩니다. 분류를 위한 경계선과 경계선에 가장 가까운 데이터 사이의 거리를 의미하는 margin을 최대가 되도록 하는 경계선을 찾아 분류하는 알고리즘입니다. 이번 글에서는 SVM의 기본 개념을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 실제 데이터에 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 소개 SVM(Support Vector Machine)은 특히 분류 작업에서 높은 성능을 발휘하는 인기 있는 알고리즘 중 하나입니다. SVM은 데이터를 고차원 공간으로 매핑하여 선형 또는 비선형 분리 평면을 찾는 방식을 이용합니다. 데이터를 잘 분류..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

머신러닝 모델 소개 (1) - 선형 회귀 모델 (Linear Regression)

머신러닝 모델 소개 시리즈의 첫 번째 글입니다. 가장 대표적이면서도 기본적인 머신러닝 모델인 선형 회귀 모델 (Linear Regression model)을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 실제 데이터에 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 설명 데이터 분석과 예측 모델링은 현대 사회에서 중요한 역할을 수행합니다. 이 중 선형 회귀 모델(Linear Regression model)은 가장 기본적이면서도 강력한 예측 모델 중 하나입니다. 선형 회귀 모델은 데이터의 선형 관계를 기반으로 예측을 수행하는 모델로, 독립 변수와 종속 변수 사이의 선형 관계를 설명합니다. 선형 회귀는 주어진 데이터와 예측 데이터의 오차 평균을 최소화할 수 있는 최적의 기울기와 절편을 찾는 것을..