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Towards Data Science

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3주 전 · ai

머신러닝 “Advent Calendar” Day 23: Excel에서 텍스트를 위한 1D CNN

텍스트용 단계별 1D CNN으로, Excel에서 구축되었으며 모든 필터, 가중치, 결정이 완전히 보입니다. 게시물 The Machine Learning “Advent Calendar” Day 2...

#machine learning #1D CNN #text classification #Excel #deep learning tutorial #advent calendar
3주 전 · ai

머신러닝 ‘Advent Calendar’ 23일차: Excel에서 CNN

텍스트용 단계별 1D CNN을 Excel로 구축했으며, 모든 filter, weight, decision이 완전히 보입니다. 포스트 The Machine Learning “Advent Calendar” Day 2...

#CNN #Excel #machine learning #deep learning #tutorial #advent calendar
3주 전 · ai

에이전트가 To-Do 리스트로 작업을 계획하는 방법

LangChain에서 에이전시 플래닝과 작업 관리 프로세스를 이해하기. “How Agents Plan Tasks with To-Do Lists” 게시물이 처음으로 Towards Data에 게재되었습니다.

#LangChain #agentic planning #task management #LLM agents #to-do lists
3주 전 · ai

맹목적인 재학습을 멈추세요: PSI를 활용한 더 똑똑한 모니터링 파이프라인 구축

데이터 과학자를 위한 인구 안정성 지수(PSI) 가이드 Blindly 재훈련을 중단하세요: PSI를 사용해 더 스마트한 모니터링 파이프라인 구축 첫 번째로 To…에 게 게시되었습니다.

#population stability index #model monitoring #data drift #retraining strategy #machine learning pipelines #MLOps
0개월 전 · ai

클릭 속 시너지: E-Commerce를 위한 하르사니 배당

Harsanyi Dividend의 수학적 배경에 대한 간략한 개요와 Streamlit에서의 실제 적용 사례. 게시물: Synergy in Clicks: Harsanyi Dividends for E‑Commerce.

#ai #data-science #tutorial
0개월 전 · ai

머신러닝 “Advent Calendar” Day 22: Excel에서 Embeddings

간단한 모델과 Excel을 통한 텍스트 임베딩 이해. “The Machine Learning “Advent Calendar” Day 22: Embeddings in Excel” 포스트는 처음으로 Towa에 게재되었습니다.

#embeddings #excel #machine learning #text embeddings #advent calendar #data science
0개월 전 · ai

머신러닝 “Advent Calendar” Day 21: Excel에서 Gradient Boosted Decision Tree Regressor

결정 트리를 이용한 함수 공간에서의 Gradient descent 게시물 The Machine Learning “Advent Calendar” Day 21: Gradient Boosted Decision Tree Regressor in Excel...

#gradient boosting #decision trees #regression #excel #machine learning #data science
0개월 전 · ai

머신러닝 “Advent Calendar” Day 20: Excel에서 Gradient Boosted Linear Regression

랜덤 앙상블에서 최적화까지: 그래디언트 부스팅 설명 포스트 “머신러닝 어드벤트 캘린더” 20일 차: 그래디언트 부스팅 선형 회귀…

#gradient boosting #linear regression #Excel #machine learning #data science #ensemble methods #advent calendar
0개월 전 · ai

ChatLLM, AI의 실제 병목 현상을 해결하기 위한 간소화된 솔루션을 제시

지난 몇 년 동안, AI에 관한 대화의 대부분은 단순해 보이지만 속이는 질문 하나에 집중되었습니다: 어느 모델이 가장 좋은가? 하지만 그...

#AI bottleneck #model selection #LLM performance #ChatLLM #inference optimization #multimodal AI #reasoning models
0개월 전 · ai

게으름의 기하학: 각도가 AI 환각에 대해 밝히는 것

앞으로 실패하는 이야기, 시각화할 수 없는 구체들, 그리고 때때로 수학이 우리보다 먼저 알게 되는 이유. 포스트 The Geometry of Laziness: What Angles...

#AI hallucinations #geometry #machine learning interpretability #LLM behavior #deep learning
0개월 전 · ai

Vibe Proving 이해하기

검증 가능한 단계별 논리로 LLM이 추론하도록 만드는 방법 파트 1 The post Understanding Vibe Proving appeared first on Towards Data Science....

#LLM #reasoning #verifiable logic #step-by-step reasoning #AI safety
0개월 전 · ai

1과 0만으로 LLM을 구축하면 어떻게 될까

오늘날 표준 모델보다 41배 더 효율적이고 9배 더 빠른 LLM. “What Happens When You Build an LLM Using Only 1s and 0s”라는 게시물이 처음으로 T…에 실렸습니다.

#LLM #model efficiency #binary representation #AI research #large language models

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