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머신러닝 어드벤트 캘린더 보너스 1: Excel에서 AUC
AUC는 선택된 임계값과 무관하게 모델이 양성을 음성보다 얼마나 잘 순위 매기는지를 측정합니다. The post The Machine Learning “Advent Calendar” Bonus 1: AUC...
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우리가 데이터를 '보는' 방식: 차트가 오해를 일으키는 이유와 PCA를 사용해 해결하는 방법
차원을 축소하고 중요한 정보를 잃지 않으면서 모델을 가속화하는 방법에 대한 기술 가이드. 일반적인 문제는 Python Baires의 멘토로서 우리가 보는 것입니다.
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하드웨어 장벽을 깨다: 구형 GPU용 소프트웨어 FP8
딥러닝 워크로드는 점점 더 메모리 바인드가 되고, GPU 코어는 데이터 전송을 기다리느라 유휴 상태가 됩니다. FP8 precision은 신형 하드웨어에서 이를 해결합니다.
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ML 모델: 왜 당신의 예측은 좋은가... 그렇지 않을 때까지
기사 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazo...
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데이터 사이언스 스킬을 향상시키는 35일 차
최근에 나는 내가 배우는 방식에 무언가 변화가 있음을 느꼈다. 이제는 단순히 무언가가 작동한다는 이유만으로 흥분하지 않는다. 왜 작동하는지, 그리고 무엇이 깨지는지에 더 관심이 있다.
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예약 불참 예측 및 의료 접근성 향상: 머신러닝 프레임워크
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AI 기반 날씨 ETL 파이프라인을 Databricks와 GPT-4o로 구축하는 방법: API에서 대시보드까지
날씨 API ETL에서 Databricks 대시보드까지 단계별 가이드 게시물: How to Build an AI-Powered Weather ETL Pipeline with Databricks and GPT‑4o: From A…
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Jupyter Notebook 시작
Jupyter Notebook이란? 파이썬 및 R, Julia와 같은 다른 언어를 커널을 통해 사용할 수 있는 인터랙티브 코딩 환경입니다. Jupyter의 모드 - Command Mode – 사용하여 …
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왜 MAP와 MRR이 검색 순위에서 실패하는가 (그리고 대신 사용할 방법)
MAP와 MRR은 직관적으로 보이지만, 순위 평가를 은밀히 깨뜨립니다. 이러한 지표가 왜 오해를 일으키는지, 그리고 더 나은 대안이 어떻게 이를 해결하는지 설명합니다. The post Why MAP and...
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Bonferroni vs. Benjamini-Hochberg: P-값 보정 선택하기
다중 가설 검정, P-값, 그리고 몬테카를로. 게시물 “Bonferroni vs. Benjamini-Hochberg: Choosing Your P-Value Correction”은 처음으로 Towards Da…에 게재되었습니다.
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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.
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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.