\+로 연결할때는 모든 타입이 동일해야함.타입을 변환해주면 + 연산이 가능해짐수학 연산의 우선 순위는 PEMDAS.연산자 축약.공부하면서 듣고 있는 인프런의 '실리콘밸리 엔지니어가 가르치는 파이썬 기초부터 고급까지' 강의 링크입니다.https://inf.run
한국에서는 흔히 '프로그래머'라고 하지만, 해외에서는 'SE(software engineer)'라고 부름.black box(혹은 function)에 Input 혹은 Action을 넣어서 Output 혹은 Reaction을 이끌어내는 것.Print는 'Function'
통계학(Statistics): 데이터를 수집, 정리, 분석하여 의미 있는 결론을 도출하는 학문.분류기술통계(Descriptive Statistics): 데이터를 요약·정리하여 패턴을 파악.추론통계(Inferential Statistics): 표본 데이터를 통해 모집단의
AI&MLEng : 이론 공부 : 통계를 위한 확률 다루기 기초 확률이란? : 01. 경우의 수. ▽AI&MLEng : 이론 공부 : 통계를 위한 확률 다루기 기초 확률이란? : 01. 경우의 수. > 경우의 수는 (말 그대로) 일어날 가능성이 있는 '경우(상
Microsoft에서 개발한 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구다양한 데이터 소스(PostgreSQL, MongoDB(간접 연동), Excel, CSV, Azure, Google Analytics 등)에 연결하여 데이터를 시각화 및 분석 가능.{데이터 수집 -> 변환 ->
저는 DB를 구축할 때 주로 MySQL를 많이 사용해왔습니다.그런데 이놈의 오라클이 또....왜 또 이 ㅈㄹ인건데...진짜 디자인쪽에 '어도비'가 있다면, 개발 쪽에 '오라클'이 빌런으로 있는 기분.그래서 이전에도 DB의 활용폭을 좀 넓혀야 겠다는 생각을 하고 있었기
AI&ML_Eng : [AI + ML + DL] + [DA+DS] : 선형 회귀(Linear Regression) 📈. ▽ AI&ML_Eng : [AI + ML + DL] + [DA+DS] : 선형 회귀(Linear Regression) 📈 Linear Reg
AI&ML_Eng : [AI + ML + DL] + [DA+DS] : 빅데이터(Big Data) – 빅데이터, 정의, 특징, 활용 사례. ▽ AI&ML_Eng : [AI + ML + DL] + [DA+DS] : 빅데이터(Big Data) – 빅데이터, 정의, 특징,
LLM은 Large Language Model의 약자로, 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 인공지능 기술의 한 종류입니다.이 모델들은 "대규모의 텍스트 데이터"를 학습하여 언어의 구조와 의미를 이해하고, 그 학습을 바탕으로 {텍스트 생성,번역,요약,질문}에 대한 답변
Digital Imaging and Communications in Medicine의료 영상 표준 포맷 : 전 세계 모든 병원/장비/AI 연구에서 사용.특징 :단순 이미지 파일(X-ray.jpg)이 아님.의료 메타데이터 + 실제 영상 데이터를 함께 저장.환자 진료 이력
[DB : Data] 의료 데이터 카테고리별 이해 : 영상/사진/처방,EMR 데이터. ▽ [DB : Data] 의료 데이터 카테고리별 이해 : 영상/사진/처방,EMR 데이터. 🏥 의료 데이터, 처음부터 이해하기 > 의료에서 다루는 데이터는 크게 3가지로 나눌
2D 단일 채널(Grayscale)흉부, 골격, 치과 진단에 활용3D Volumetric 데이터 (H × W × Depth)Hounsfield Unit (HU) 단위의 밀도값다중 시퀀스 (T1, T2, FLAIR 등)3D 구조, 다양한 조직 대비 표현2D/3D, 노이즈
현대 산업에서는 ERP, MES, CRM 등 다양한 시스템에서 대량의 이벤트 로그(Event Log)가 쌓입니다.그런데 단순한 데이터 집계나 BI 시각화만으로는 실제 프로세스에서 문제가 어디서 발생하는지,업무 흐름이 계획대로 진행되는지를 파악하기 어렵습니다.Event
[DB : Data] AI/ML 프로젝트에서 실제 활용되는 이미지 데이터의 종류와 데이터에 사용되는 기술 및 모델.
폐렴 X-ray 분류, 작물 질병 판별CNN, Transfer Learning, Grad-CAM이미지 전처리, 데이터 증강, 모델 시각화PubMed 논문 주제 분류BERT/Transformer 기반 텍스트 분류토큰화, 불용어 제거, Fine-tuning작물 수확량 예측
[ AI&ML_Eng : [AI + ML + DL] + [DA+DS] ] 기초,기본 개념 목차. ▽ [ AI&ML_Eng : [AI + ML + DL] + [DA+DS] ] 기초,기본 개념 목차. Phase 1: Python 기본 문법 + 자료구조 + 심화개념
최고의 요리가 좋은 재료에서 시작되듯, AI 솔루션의 품질 도한 고품질의 데이터에 달려 있습니다.데이터 라벨링은 AI 데이터를 준비하는 과정 중 하나로, 수집-라벨링-전처리 단계를 포함합니다.데이터 라벨링(Data Labeling)이란 머신러닝, 딥러닝 모델이 학습할
위치 데이터(Geometry)와 속성 데이터(Attribute)의 결합 구조점(Point) = 단일 좌표선(LineString) = 좌표 배열면(Polygon) = 폐합된 좌표 집합Cell, Resolution, Band 개념단일 밴드 vs 다중 밴드 (예: 위성영상
Flutter 엔진은 Dart 코드를 실행하고, 화면을 그리며, 네이티브 기능과 통신하는 핵심 런타임.Flutter 엔진은 Flutter 앱의 “심장” 역할앱을 실행하고, UI를 그리고, 네이티브 기능과 연결하는 핵심 모듈세 가지 주요 구성요소.Dart VM → Dar