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데이터 사이언스 튜토리얼
데이터 사이언스 튜토리얼로 커리어를 한 단계 높이세요. 까다로운 데이터 사이언스 함수와 모델을 단계별로 안내합니다.
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Kruskal-Wallis 검정: 정규성 없이 여러 집단 비교하기
Kruskal-Wallis 검정에 대한 실용 가이드 — 개념, 작동 원리, ANOVA 대비 사용 시점, Python과 R에서의 실행 및 해석 방법.
2026년 5월 4일
커널 트릭 설명: SVM이 비선형 패턴을 학습하는 방법
커널 트릭에 대한 개념적 가이드 — 그것이 무엇이며, SVM 및 기타 커널 기반 모델을 어떻게 가능하게 하는지, 그리고 비선형 모델링에서 다른 접근보다 언제 사용할지.
2026년 5월 4일
목적 함수 완전 정복: 정의, 예시, 최적화
목적 함수의 개념, 최적화와 머신 러닝에서의 역할, 실제 예시로 정의와 해석 방법을 알아보세요.
2026년 5월 4일
등비급수: 공식, 수렴, 예시
유한·무한합 공식, 수렴 조건, 금융·물리·컴퓨터 과학 등 실제 활용을 다루는 등비급수 실전 가이드.
2026년 5월 4일
맥클로린 급수: 공식, 전개, 예시
핵심 공식, 자주 쓰이는 전개, 수렴 규칙, 그리고 수치 해석·물리·머신러닝에서의 실제 활용을 다루는 맥클로린 급수 실용 가이드입니다.
2026년 5월 4일
GELU 활성화 함수: 공식, 직관, 그리고 딥러닝에서의 활용
GELU는 부드럽고 확률적인 활성화 함수로, 심층 아키텍처에서 ReLU 같은 단순 대안보다 더 나은 성능을 보여주며 BERT와 GPT 같은 트랜스포머 모델의 기본 선택이 되었습니다.
2026년 5월 4일
뉴턴 방법: 반복 근사로 빠르게 근 찾기
뉴턴 방법은 접선 근사를 활용해 폐형식 해가 없는 방정식의 해에 접근하는 반복적 근 찾기 알고리즘입니다.
2026년 5월 4일
Mann-Whitney U 검정: t-검정의 비모수 대안
Mann-Whitney U 검정은 t-검정에 필요한 정규성 가정이 충족되지 않을 때 두 독립 집단을 비교하는 순위 기반 비모수 검정입니다.
2026년 5월 4일
테일러 급수: 근사부터 최적화까지
다항식 근사가 경사 하강법, XGBoost, 그리고 컴퓨터가 매일 계산하는 함수의 동력이 되는 방법을 알아보세요.
2026년 5월 4일
다항 회귀: 직선에서 곡선으로
다항 회귀가 비선형 관계를 어떻게 모델링하고 실제 데이터셋에서 예측 정확도를 높이는지 살펴봅니다.
2026년 5월 4일
여인수 전개(라플라스 전개): 실용 가이드
여인수 전개(라플라스 전개)를 단계별로 안내합니다. 핵심 정의, 예제 풀이, 주요 성질, 수반행렬을 통한 행렬 역행과의 연결까지 다룹니다.
2026년 5월 4일
정규성 검정: 데이터가 정규분포를 따르는지 확인하는 방법
정규성 검정의 개념과 중요성, Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov 등 대표 검정과 시각적 방법을 활용해 데이터를 점검하는 방법을 Python과 R 예제로 살펴봅니다.
2026년 5월 4일