공부/Google AI21 선형회귀와 DNN의 의미와 차이 선형 회귀 (Linear Regression)의미:선형 회귀는 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하는 가장 기본적인 회귀 분석 기법입니다. 간단히 말해, 주어진 독립 변수(들)의 값을 기반으로 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 모델은 독립 변수와 종속 변수 사이의 최적의 직선(또는 고차원에서는 초평면)을 찾아 데이터를 가장 잘 설명하려고 합니다. 수식:단순 선형 회귀 (독립 변수가 하나인 경우): y=wx+by: 종속 변수 (예측하고자 하는 값)x: 독립 변수 (예측에 사용되는 값)w: 가중치 (기울기), 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향의 크기b: 편향 (절편), 독립 변수가 0일 때 종속 변수의 값다중 선형 회귀 (독립 변수가 여러 개인 경우): y=w1x.. 2025. 4. 14. Hyperparameter 머신러닝에서 **하이퍼파라미터(Hyperparameter)**는 모델 학습 전에 사용자가 직접 설정해야 하는 값입니다. 이는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하며, 학습 과정 자체에는 영향을 미치지 않습니다. 반대로 모델 파라미터(Parameter)는 학습 데이터로부터 모델이 스스로 학습하는 값(예: 신경망의 가중치, 선형 회귀의 계수)입니다.하이퍼파라미터는 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로, 적절한 값을 찾는 과정(하이퍼파라미터 튜닝)이 중요합니다. 하이퍼파라미터의 예시:신경망(Neural Network):학습률(Learning Rate): 모델이 가중치를 얼마나 크게 업데이트할지 결정합니다.배치 크기(Batch Size): 한 번의 업데이트에 사용할 데이터 샘플의 개수입니다.에포크 수(Number of.. 2025. 4. 14. 6.5 Gemini와 BigQuery로 데이터 잠재력을 깨우고 AI 여정을 시작하세요! Gemini와 BigQuery로 데이터 잠재력을 깨우고 AI 여정을 시작하세요!감사의 말씀: 테이트의 경험 공유에 감사드립니다. 본 과정 요약:본 과정에서는 Gemini와 BigQuery를 활용하여 데이터 전문가의 생산성을 혁신하는 세 가지 주요 목표를 집중적으로 다루었습니다.데이터 탐색 및 준비:도구: 인사이트 (자동 쿼리 생성), 테이블 탐색기 (시각적 테이블 탐색)자연어를 활용하여 데이터의 숨겨진 패턴을 발견하고 분석을 위한 준비 과정을 간소화했습니다.코드 개발 지원:도구: Gemini (자연어 기반 코드 생성, 설명, 디버깅)자연어 프롬프트를 통해 복잡한 SQL 및 Python 코드 개발을 지원받고, 기존 코드를 이해하고 문제 해결 능력을 향상시키는 방법을 익혔습니다.워크플로우 발견 및 시각화:도.. 2025. 4. 13. 6.4 데이터 캔버스: 시각적 워크플로우로 데이터 프로젝트를 디자인하고 협업하기 데이터 캔버스: 시각적 워크플로우로 데이터 프로젝트를 디자인하고 협업하기 이전 학습 내용 복습: Gemini와 BigQuery를 활용한 코드 개발 및 문제 해결 방법 학습 시각적 사고자를 위한 데이터 캔버스: 코딩 없이 데이터 프로젝트의 전체 워크플로우를 시각적으로 스케치하고 싶다는 꿈을 현실로 만들어 줄 BigQuery의 새로운 기능, 데이터 캔버스를 소개합니다. 데이터 캔버스란?생성형 AI 기반의 혁신적인 도구인 데이터 캔버스를 통해 사용자는 자연어를 사용하여 데이터 검색부터 쿼리 작성, 인사이트 생성에 이르는 워크플로우를 시각화할 수 있습니다. 데이터 캔버스의 5가지 주요 기능:데이터 찾기 (Find Data):방대한 데이터 속에서 자연어 또는 키워드를 사용하여 가장 관련성 높은 정보를 쉽게 검색합.. 2025. 4. 13. 6.3 Gemini와 BigQuery로 더욱 스마트하게 코딩하기: 개발, 설명, 디버깅 마스터 Gemini와 BigQuery로 더욱 스마트하게 코딩하기: 개발, 설명, 디버깅 마스터이전 학습 내용 복습: Gemini와 BigQuery를 활용한 데이터 탐색 및 준비 방법 학습더욱 복잡한 코드 개발 지원: 여러 테이블 조인과 같은 복잡한 코드 개발에 Gemini와 BigQuery를 코딩 파트너처럼 활용하는 방법 소개코드 개발 지원:자연어 기반 코드 생성 및 완성: 자연어 프롬프트를 사용하여 SQL 코드를 생성하고 완성할 수 있습니다.다양한 접근 방식:SQL 생성 도구 버튼 활용: 팝업 창에 자연어 프롬프트 입력쿼리 편집기 직접 입력: #으로 시작하는 자연어 프롬프트 입력 후 Enter 키자동으로 생성된 SQL 코드 확인 후 Tab 키로 수락코드 수정 용이: 생성된 코드는 추가적으로 수정 가능코드 설명.. 2025. 4. 12. 6.2 Gemini와 BigQuery로 데이터 탐색 및 준비 마스터하기 Gemini와 BigQuery로 데이터 탐색 및 준비 마스터하기 데이터 탐색의 새로운 시작:새로운 프로젝트의 시작은 설레지만, 데이터 탐색은 종종 수많은 단서 속에서 방향을 잃은 형사처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 이제 Gemini와 BigQuery가 여러분의 데이터에서 숨겨진 가치를 발견하도록 도와줄 것입니다. Gemini 기반의 인사이트 및 테이블 탐색기와 같은 도구는 코딩 경험이 없는 비기술 사용자도 데이터의 잠재력을 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다. Gemini 기반 데이터 탐색 도구:인사이트 (Insights): 데이터에서 자동 쿼리 생성메타데이터 분석: 인사이트는 테이블의 컬럼 이름, 설명과 같은 메타데이터를 먼저 분석하여 데이터의 핵심을 파악합니다.쿼리 자동 생성: 이 메타데이터를 기반으.. 2025. 4. 12. 이전 1 2 3 4 다음