Towards Data Science

OpenClaw 활용 극대화 팁, 요령 및 흔히 발생하는 함정과 회피 방법 OpenClaw는 Claude Code와 같은 코딩 에이전트를 기반으로 만든 도구입니다. 이를 통해...

왜 AI 검색 벤치마킹이 중요한가 거의 10년 동안 나는 “우리 현재 AI 설정이 최적화되었는지 어떻게 알 수 있나요?”라는 질문을 받아왔습니다. 솔직한 답변은? 많은…

Hybrid Search + RAG: 왜 중요한가 최근 글에서, RAG with Hybrid Search – How Does Keyword Search Work? https://towardsdatascience.com/rag-with-hybrid-sea...

소개 나는 석사 학위를 마친 직후, 7년 전부터 양자 컴퓨팅 분야에서 일하기 시작했다. 그때는 이 분야가 흥분으로 가득 차 있었고...

markdown February Reflections 때때로 스물아홉. 그게 2월이다: 짧은 달. 대략 네 주 정도. 약 스무 일 근무일. 큰 규모에서는, …

AI에서의 해석 가능성: 올바른 질문을 던지기 연구자, 실무자, 그리고 규제 기관조차도 종종 모델이 해석 가능한지 여부를 묻는다. 이러한 프레이밍은…

주니어와 시니어 데이터 과학자 사이의 진정한 차이점 LinkedIn이나 이전에 트위터였던 X에서 단 5분이라도 시간을 투자하면, 시끄러운 논쟁이 벌어지는 것을 눈치챌 수 있습니다.

Moltbook: AI‑구동 소셜 네트워크와 그 보안 파급 효과 지난 한 달 동안, AI 에이전트만으로 운영되는 소셜 네트워크가 인터넷의 상상력을 사로잡았다.

I — 연결 구축 먼저, 무엇보다도 연결을 구축하는 것부터 시작하겠습니다. 학교에 다닐 때, 저는 데이터 사이언티스트를 하루 종일 …

모든 RecSys 작업이 동일하게 만들어진 것은 아니다. 업계의 아웃라이어들이 우리에게 추천 시스템에 대한 정의를 왜곡시켰다. TikTok, Spotify, 그리고 Netflix는 하이브리드…

전년과 마찬가지로 전 세계에 불꽃놀이가 터졌다. 사람들은 새해를 새로운 결심과 목표로 맞이했다. 어딘가에 누군가가 분명히 이렇게 말했을 것이다: “2026은…​

AI와 함께 작업하는 방법을 배우면서, 기술이 대체할 수 없는 당신만의 고유한 인간 능력을 강화하세요. The post What I Am Doing to Stay Relevant as a Senior Ana...

진정한 가치는 더 명확한 코드를 작성하고 도구를 올바르게 사용하는 데 있습니다. 포스트 Pydantic Performance: 대량의 데이터를 효율적으로 검증하는 4가지 팁…

당신의 AI 에이전트 출력 중 실제 데이터가 차지하는 비율은 얼마나 되고, 자신감 있는 추측은 어느 정도인가요? 게시물 “Prompt Fidelity: Measuring How Much of Your Intent an AI Agent Actually Exe…”

LLM의 인간과 같은 인지 능력은 진짜인가 가짜인가? 정보는 신경망을 통해 어떻게 전달되는가? LLM 안에 숨겨진 지식이 존재하는가? Th...

추측을 멈추고 Py-Spy를 사용해 성능 문제를 진단하세요. “Why Is My Code So Slow? A Guide to Py-Spy Python Profiling” 게시물이 처음으로 Towards에 게재되었습니다.

각각이 언제 작동하는지 기억하기 위한 간단한 정신 모델과 마침내 이해가 되는 예시들. 포스트 “모두가 놓치는 규칙: loc와 iloc을 혼동하지 않는 방법”.

Claude Code와 함께 효과적인 풀스택 엔지니어가 되는 방법을 배우세요. “프론트엔드와 백엔드 코드를 효과적으로 작업하는 방법”이라는 게시물이 처음으로 Towards Data에 게재되었습니다.

자율 메모리 검색 시스템 구축 단계별 가이드 ‘How to Build Your Own Custom LLM Memory Layer from Scratch’라는 게시물이 처음으로 Towards…에 실렸습니다.

Agentic Architectures에서 pre-built tools에 대한 반대 논거 ‘Plan–Code–Execute: Designing Agents That Create Their Own Tools’라는 포스트가 처음으로 Towards Data에 게재되었습니다.

분산 에이전트는 한 번에 한 수만 결정하면 됩니다. “Routing in a Sparse Graph: a Distributed Q-Learning Approach”라는 게시물이 먼저 Towards Data Science에 게재되었습니다.

YOLOv1에서 YOLOv2까지: prior box, k-means, Darknet-19, passthrough layer 등. ‘YOLOv2 & YOLO9000 Paper Walkthrough: Better, Faster, Stronger’ 포스트가 등장합니다.

지역 범죄 데이터를 추출하고 Metabase에서 시각화하기 위한 ETL 파이프라인을 만드는 과정을 단계별로 안내합니다. 게시물 “Creating a Data Pipeline to Monitor Local Crime Trends”.

합성 데이터의 이웃 ‘The Proximity of the Inception Score as an Evaluation Criterion’라는 포스트가 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....