Towards Data Science

우리는 “size”와 “smart”를 혼동하고 있습니다. 인공지능의 다음 도약은 더 큰 데이터 센터에서 오는 것이 아니라, 더 제한된 환경에서 올 것입니다....

대규모 병렬 처리, 비동기 업데이트 및 다중 머신 학습을 활용하여 인간 수준의 성능을 맞추고 능가한다 The post Distributed Reinforcement...

코딩 에이전트를 사용하여 문제를 효율적으로 해결하는 방법을 배우세요. “How to Apply Agentic Coding to Solve Problems” 포스트가 처음으로 Towards Data Science에 실렸습니다....

Ollama는 이제 Anthropic API 호환성을 제공합니다. “Ollama에서 로컬 및 클라우드 모델로 Claude 코드를 무료로 실행하는 방법”이라는 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다.

초보자 친화적인 Python 튜토리얼 ‘Creating an Etch A Sketch App Using Python and Turtle’ 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....

혼돈을 확대하지 않으면서 agentic systems를 확장하는 방법에 대한 힘들게 얻은 교훈, core agent types의 taxonomy 포함. 게시물 “Why Your Multi-Agent System is Fa...”

새로운 종류의 하이퍼파라미터 연구 ‘On the Possibility of Small Networks for Physics-Informed Learning’ 포스트가 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....

결정을 구조화하고, 효율적인 옵션을 식별하며, 오해를 일으키는 가치 메트릭을 피하는 방법. 이 글은 “Multi-Attribute Decision Matrices, Done Right”라는 포스트에서 처음 소개되었습니다.

구조화된 데이터를 평탄화하면 정밀도와 재현율을 최대 20%까지 향상시킬 수 있다는 분석. 게시물: Optimizing Vector Search: Why You Should Flatten Structured D...

수학을 넘어 직관을 구축하기 위해. “RoPE, Clearly Explained” 게시물은 최초로 Towards Data Science에 실렸습니다....

바이브 코더의 고백. “The Unbearable Lightness of Coding” 포스트는 처음 Towards Data Science에 게재되었습니다....

무작위 배정은 일반적으로 실험에서 교란 변수를 균형 있게 맞추지만, 균형이 맞지 않을 때는 어떻게 될까요? “Randomization Works in Experiments, Even Without Balance”라는 글에서는…

Numpy 또는 SciKit-Learn이 모든 검색 요구를 충족시킬 수 있습니다. “You Probably Don’t Need a Vector Database for Your RAG — Yet” 게시물이 처음으로 Towards Data S...에 게재되었습니다.

샤드된 인덱싱 패턴이 패키지 관리에서 확장성 문제를 해결하는 방법. ‘Why Package Installs Are Slow And How to Fix It’라는 포스트가 처음으로 Towards D...에 게재되었습니다.

복잡한 연구를 단순화하고, 눈에 보이지 않는 데이터 유출을 찾아내며, 왜 가장 좋은 학습 방법이 종종 역방향인지를 설명합니다. The post Bridging the Gap Between Research and Readabil...

오픈소스 모델을 활용해 효율적인 코드 생성의 새로운 영역을 탐구한 방법, 내 MacBook과 로컬 LLM을 사용했습니다. 게시물: Using Local LLMs to Discover High...

SKU를 네트워크로 모델링하면 전통적인 예측이 놓치는 부분을 드러냅니다. 게시물: 시계열만으로는 충분하지 않다: 그래프 신경망이 수요 예측을 어떻게 바꾸는가…

데이터 성숙도가 낮은 기업이 디지털 전환을 가속화하도록 돕기 위해 n8n을 멀티모달 AI 및 최적화 도구와 함께 사용하는 방법. The post The Hidden O...

과학, 규제, 협업, 그리고 공공 자금이 세계에서 가장 성숙한 시맨틱 인프라스트럭처를 어떻게 형성했는가. 포스트: 왜 의료 분야가 Knowledge Graph에서 선두에 서 있는가.

당신의 데이터가 어디에 있었는지 알고 있나요? “Data Poisoning in Machine Learning: Why and How People Manipulate Training Data”라는 글이 처음으로 Towards Data Sc…에 게재되었습니다.

새 떼가 날아다니는 모습을 상상해 보세요. 리더가 없습니다. 중앙 지휘도 없습니다. 각 새는 이웃 새와 방향을 맞추고, 속도를 조절하며, …

보다 효율적인 프로그래머가 되는 방법. The post Maximum-Effiency Coding Setup appeared first on Towards Data Science....

왜 최종 LLM 레이어가 OOM이 발생하는지와 커스텀 Triton 커널로 이를 해결하는 방법. The post Cutting LLM Memory by 84%: A Deep Dive into Fused Kernels appeared fi...

다중 계층 접근 방식으로 세분화, 색 보정 및 도메인별 향상 게시물: From RGB to Lab: AI 이미지 합성에서 색 왜곡 해결