본문 바로가기

전체 글

 (67)
[아티클7] 기술과 혁신 - AI 특이점 시대는 오는가? 원문 링크http://niceq.xehub.net/202403-specialissue/AI-특이점-시대는-오는가핵심 키워드(기사 혹은 책에 등장하는 핵심 키워드 3~5개 + 간단한 설명)sLLM(Small Large Language Mode): 건축 설계, 제품 디자인, 연구개발, 금융 상품 운용 등 매우 복잡하고 전문적인 분야에도 해당 분야에 특화된 언어 모델튜링 테스트: 인공지능 연구는 1950년대 영국의 수학자 앨런 튜링 박사가 제안한 기계와 인간의 의사소통 여부를 판별하는 테스트인 튜링 테스트로부터 시작해 70년간 비약적인 성장을 이루어냈다.블룸버그GPT: 방대한 금융 데이터로 훈련한 대규모 언어 모델로, 재무 데이터를 분석해 위험을 평가하고 회계와 감사 작업을 자동화해 처리하는 등, 금융기관이 ..
[통계 101 x 데이터 분석 | 1장 ] 통계학이란? 1장 통계학이란?1.1 데이터를 분석하다데이터 분석의 주요 목적은 ‘데이터를 요약하는 것’, ‘대상을 설명하는 것’, ‘새로 얻을 데이터를 예측하는 것’이다.‘대상을 설명한다’라고 하기보다, ‘대상이 가진 성질과 관계성을 명확히 밝히고 이를 이해한다’라고 바꿔 말하면 이해하기 쉬울 것.설명에는 수준이 있다.인과관계란 2가지 중 하나(원인)을 변화시키면, 다른 하나(결과)도 바꿀 수 있는 관계를 말한다. 인과관계를 알면 좋은 점은 원인을 바꿈으로써 원하는 결과를 얻을 수 있다는 것이다. 이때 원인을 바꾸는 것을 ‘개입’이라 한다.상관관계란 한쪽이 크면 다른 한쪽도 큰(또는 한쪽이 크면 다른 한쪽은 작은) 관계를 말한다.선형 상관에 한정원리에 관련된 몇가지 가능성을 구별할 수 없으므로 얕은 이해라 할 수 있..
[아티클6] 데이터 분석을 위한 5단계 절차 원문 링크https://brunch.co.kr/@data/10 핵심 키워드(기사 혹은 책에 등장하는 핵심 키워드 3~5개 + 간단한 설명)문제 정의: 문제는 분석의 대상이자 목적이다. 공공 분야에서 문제 정의가 어려운 이유는 많은 사람들이 공감할 만한 가치가 있는 문제를 찾기 어렵고, 데이터의 제약사항을 극복해야 하기 때문이다.데이터 클리닝: ‘데이터 과학의 80%는 데이터 클리닝에 소비되고, 나머지 20%는 데이터 클리닝하는 시간을 불평하는데 쓰인다’ by Kaggle 창립자 Anthony Goldbloom 중복값 제거, 결측값 보정, 데이터 연계/통합, 데이터 구조 변경, 변수 추가 등이 필요하다.데이터 모델링: 분석은 ‘나누고 쪼개는 과정’인데, 데이터 분석 과정에서 분석 대상을 나누고 쪼개면서 그..

티스토리툴바