본문 바로가기
닫기
토픽 주제별 분류
서브토픽
필터

  • e-커머스 분석 보고서에 담겨야 할 필수 내용 | 뷰저블

    beusable.net

    e-커머스 분석 보고서에 담겨야 할 필수 내용 | 뷰저블

    e-커머스 데이터 분석보고서에 반드시 담겨야 하는 7가지 내용

    딜아이트

  • 데이터 분석을 위한 기초, URL 이해하기 | 뷰저블

    3

    beusable.net

    데이터 분석을 위한 기초, URL 이해하기 | 뷰저블

    웹/앱의 데이터 분석을 하기 위한 URL 기반의 분석 도구가 많은데요, 여러분은 URL의 구조에 대해 얼마나 알고 계신가요? 분석 도구를 사용하면서 URL을 어떻게 구분해서 사용해야 하는지 어렵진 않으셨나요? 오늘은 URL의 기본 개념과 구조를 이해하고, 나아가 데이터 분석 도구에서 어떤 식으로 활용되는 지까지 함께 살펴보도록 할게요!

    딜아이트

  • Sieve of Eratosthenes(에라토스테네스의 채)

    tistory.com

    Sieve of Eratosthenes(에라토스테네스의 채)

    들어가기에 앞서, 중1 때 배웠던 소수와 합성수에 대해서 잠깐 알아보면 더 이해가 잘 될 것이다. 소수와 합성수 1보다 큰 모든 정수는 소수이거나 합성수이다. 소수는 1과 자기 자신으로 밖에 나누어 떨어지지 않..

    도봉도봉

  • [ALG] 이진 탐색 (Binary Search)

    hudi.blog

    [ALG] 이진 탐색 (Binary Search)

    도봉도봉

  • [ALG] DFS/BFS (깊이/너비 우선탐색)

    hudi.blog

    [ALG] DFS/BFS (깊이/너비 우선탐색)

    도봉도봉

  • [ALG] 시간복잡도와 빅오 (Big-O) 표기법

    hudi.blog

    [ALG] 시간복잡도와 빅오 (Big-O) 표기법

    도봉도봉

  • Survey 데이터 효율적으로 분석하여 인사이트 도출하기

    github.io

    Survey 데이터 효율적으로 분석하여 인사이트 도출하기

    개요 최근 많은 기업에서 다양한 방법의 사용자 조사를 실시하고 있다. 기업 내부 데이터로는 알아내기 힘든 …

    도봉도봉

  • 머신러닝을 활용한 오픈챗 클린 스코어 모델 개발기

    linecorp.com

    머신러닝을 활용한 오픈챗 클린 스코어 모델 개발기

    2022-LINE-engineering-site

    도봉도봉

  • 머신러닝 공부 순서, 방법 및 강의 정리

    tistory.com

    머신러닝 공부 순서, 방법 및 강의 정리

    이번 포스팅에서는 작년부터 머신러닝 공부를 시작하면서 들었던 강의와 머신러닝 공부 방법에 대해서 정리해보려고 한다. 필자도 아직 머신러닝을 마스터하려면 갈 길이 멀었지만, 그간 공부했던 경험을 토대로..

    도봉도봉

  • 선형대수가 왜 머신러닝에 있어서 가장 중요한 수학인가?

    medium.com

    선형대수가 왜 머신러닝에 있어서 가장 중요한 수학인가?

    머신러닝에 있어서 수학이 중요하다는 이야기는 많이들 합니다. 수학의 여러분야 중에서도 특히 선형대수가 자주 등장합니다. 이 문서에서는 머신러닝과 선형대수의 관계를 설명해 보고자 합니다. 이 수식은 단일 뉴런을 설명하는 수식에서 활성화 함수가 빠져 있습니다. 엄밀 하게는 이를 뉴런으로 부를 수 없지만 그 이야기까지 하자면 글이 많이 길어지므로 일단 이를…

    도봉도봉

  • A/B 테스트 자동 분석툴 개발하기

    github.io

    A/B 테스트 자동 분석툴 개발하기

    베이지안 기반의 A/B 테스트 자동 분석 툴을 소개합니다

    도봉도봉

  • Machine Learning Serving - BentoML 사용법

    github.io

    Machine Learning Serving - BentoML 사용법

    Machien Learning Serving 라이브러리인 BentoML 사용법에 대해 정리한 글입니다 키워드 : BentoML Serving, Bentoml Tutorial, Bentoml ai, bentoml artifacts, bentoml github, bentoml serve, AI model serving, MLOps Serving

    도봉도봉

  • 제로베이스 데이터 취업 스쿨 | 직무 인터뷰  | zero-base

    zero-base.co.kr

    제로베이스 데이터 취업 스쿨 | 직무 인터뷰 | zero-base

    데이터 설계, 인사이트 도출, 신규 서비스까지! 데이터 분석가의 일 A to Z

    도봉도봉

  • [머신러닝][시계열] AR, MA, ARMA, ARIMA의 모든 것 - 개념편

    velog.io

    [머신러닝][시계열] AR, MA, ARMA, ARIMA의 모든 것 - 개념편

    시계열 분석에 대표주자 AR, MA, ARMA, ARIMA에 대해 설명합니다.

    도봉도봉

  • 이 사람은 존재하지 않습니다 (feat.AI)

    brunch.co.kr

    이 사람은 존재하지 않습니다 (feat.AI)

    AI 서비스의 모든 것 2편: 이미지 생성 AI (GAN) | 이 사람은 존재하지 않습니다. 이 링크를 새로고침 할 때마다 새로운 사람의 얼굴이 뜹니다. 그런데, 이들은 모두 존재하지 않는 사람입니다. 사진이 모두 고화질이고 이질감이 전혀 없어 가짜로 보이지 않습니다. 이것이 바로 이미지 생성 AI (GAN) 기술의 현주소입니다. 정말 쉽고 간단하게 GAN을 소개합니다 (feat. 문과생에 의한, 문과생을 위한)

    도봉도봉

  • 신뢰 가능한 인공지능(Trustworthy AI) 제대로 훑기

    medium.com

    신뢰 가능한 인공지능(Trustworthy AI) 제대로 훑기

    인공지능(이하 AI)을 바라보는 각양각색의 시선과 함께 전 세계적으로 ‘신뢰 가능한 AI(Trustworthy AI)’에 대한 개념이 빈번하게 거론되고 있습니다. 저희 스켈터랩스 디자인팀 또한 국제적 흐름을 사전에 대비하고, 제품 및 서비스 관점에서 적용할 수 있는 방안에 대한 고민을 지속하고 있습니다. 미완성된 AI 모델의 오류로 인해 사회는 윤리적…

    도봉도봉

라이브러리에 저장

좋아하는 강좌들을 수집하고 관리하고 공유하세요

닫기