데이터 사이언스 튜토리얼

데이터 사이언스 튜토리얼로 커리어를 한 단계 높이세요. 까다로운 데이터 사이언스 함수와 모델을 단계별로 안내합니다.

기타 주제:

일반화 선형 모형(GLM): 이론과 코드 입문 가이드

GLM에 대한 실용 가이드 — 무엇이며, 세 구성요소가 어떻게 함께 작동하는지, 그리고 Python과 R에서 적합하고 해석하는 방법.

2026년 6월 12일

그래디언트 클리핑은 딥 신경망 학습을 망치는 폭주 그래디언트를 막는, 학습 루프에 한 줄만 추가하면 되는 해결책입니다. 작동 원리, 두 가지 주요 방법, 임계값 선택, PyTorch와 TensorFlow 구현을 다룹니다.

2026년 6월 10일

마코프 연쇄 몬테카를로 안내서 - 작동 원리, 사용 이유, 대표 알고리즘, 그리고 베이지안 추론을 위해 파이썬에서 적용하는 방법을 다룹니다.

2026년 6월 10일

서포트 벡터 회귀는 작은 오차를 의도적으로 무시하는 마진 기반 회귀 방법으로, 커널을 통해 비선형 관계를 처리하고 표준 회귀가 부족한 노이즈 많은 실제 데이터에서도 견고하게 동작합니다.

2026년 6월 4일

Kruskal-Wallis 검정에 대한 실용 가이드 — 개념, 작동 원리, ANOVA 대비 사용 시점, Python과 R에서의 실행 및 해석 방법.

2026년 5월 4일

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 함수의 개념, 최적화와 머신 러닝에서의 역할, 실제 예시로 정의와 해석 방법을 알아보세요.

2026년 5월 4일

유한·무한합 공식, 수렴 조건, 금융·물리·컴퓨터 과학 등 실제 활용을 다루는 등비급수 실전 가이드.

2026년 5월 4일

핵심 공식, 자주 쓰이는 전개, 수렴 규칙, 그리고 수치 해석·물리·머신러닝에서의 실제 활용을 다루는 맥클로린 급수 실용 가이드입니다.

2026년 5월 4일

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 방법은 접선 근사를 활용해 폐형식 해가 없는 방정식의 해에 접근하는 반복적 근 찾기 알고리즘입니다.

2026년 5월 4일

Mann-Whitney U 검정은 t-검정에 필요한 정규성 가정이 충족되지 않을 때 두 독립 집단을 비교하는 순위 기반 비모수 검정입니다.

2026년 5월 4일