728x90 분류 전체보기205 검색 엔진의 핵심! BM25 알고리즘을 알아보자 BM25는 정보 검색 분야에서 매우 중요한 역할을 하는 랭킹 함수입니다. 오늘은 BM25가 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 친절하게 설명해드릴게요 😊.BM25란 무엇일까? 🤔BM25는 "Best Matching 25"의 약자로, 문서와 질의(query) 간의 관련성을 평가하기 위해 사용되는 랭킹 함수에요. 특히, 문서 검색 시스템에서 사용자가 입력한 키워드와 가장 관련성이 높은 문서를 찾는 데 도움을 줘요. BM25는 Okapi BM25라고도 불리며, 1990년대에 개발된 이후로 정보 검색에서 널리 사용되고 있답니다. BM25의 기본 개념BM25는 기본적으로 각 단어의 빈도와 문서 길이를 고려해 문서의 점수를 계산해요. 이를 통해, 검색 질의에 가장 적합한 문서를 순서대로 나열할 수 있죠. BM2.. 2024. 7. 11. "검색"이란 무엇일까? | 검색 공부 키워드 | 검색 알고리즘 오늘은 우리가 일상에서 자주 사용하는 '검색'에 대해 간략하게 알아보려고 해요. 검색은 데이터베이스, 파일 시스템, 인터넷 등 다양한 데이터 집합에서 특정 정보를 찾는 과정인데요. 지금부터 하나씩 친절하게 설명해 드릴게요 😊1. 검색의 기본 개념검색은 크게 두 가지 단계로 나눌 수 있어요:인덱싱(Indexing): 검색할 데이터를 미리 분석하고 정리하여 인덱스를 만드는 과정이에요.쿼리(Query): 사용자가 입력한 검색 조건을 바탕으로, 인덱스를 이용해 데이터를 찾고 결과를 반환하는 과정이에요. 2. 데이터 구조검색에 주로 사용되는 데이터 구조에는 여러 가지가 있답니다:배열과 연결 리스트(Arrays and Linked Lists): 기본적인 데이터 구조로, 작은 데이터 집합에서 단순 검색을 할 때 사.. 2024. 7. 11. [python] Streamlit 으로 데이터 웹 애플리케이션 만들기! | 간단한 대시보드 & 웹데모 페이지 개발 데이터를 다루는 일이 많으신가요? Streamlit을 이용해 쉽고 빠르게 나만의 데이터 애플리케이션을 만들어보세요! 😎 Streamlit은 Python으로 작성된 코드만으로도 웹 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있는 오픈 소스 프레임워크에요. 이 도구는 데이터 과학자, 엔지니어, 연구자들이 데이터 애플리케이션을 손쉽게 구축하고 공유할 수 있도록 설계되었습니다. Streamlit의 장점은 복잡한 웹 개발 지식 없이도 직관적인 방식으로 애플리케이션을 만들 수 있다는 점이라 알아두시는 것을 추천드립니다! 개인적으로는 직장에서 딥러닝 모델이나 비전 알고리즘 데모 페이지나 특정 로그 대시보드를 만들 때 애용하고 있습니다✨ 📌 Streamlit이란? 🧐Streamlit은 Python만으로 웹 애플리케이션을 쉽게.. 2024. 7. 8. AI 모델의 성능을 향상을 위한 데이터 전처리 : 결측치 처리, 데이터 정규화 안녕하세요, 예비 개발자 & AI/ML 엔지니어 여러분! 😊 오늘은 데이터 전처리에 대해 이야기해 보려고 해요. 데이터 전처리는 AI 모델을 학습시키기 전에 꼭 거쳐야 하는 중요한 단계인데요, 특히 결측치 처리와 데이터 정규화는 모델의 성능을 높이는 데 필수적인 작업이에요. 이 글에서는 데이터 전처리의 중요성과 구체적인 방법, 그리고 유용한 라이브러리와 툴에 대해 설명해 볼게요!결측치 처리: 모델의 신뢰성을 높이는 핵심결측치는 데이터셋에서 누락된 값을 말해요. 여러 가지 원인으로 결측치가 생길 수 있는데요, 예를 들어 데이터 수집 과정에서 누락되었거나, 센서가 오작동해서 데이터가 손실된 경우가 있죠. 결측치를 제대로 처리하지 않으면 모델의 성능이 떨어지고, 결과의 신뢰성이 낮아질 수 있어요.1. 결측치.. 2024. 7. 7. 데이터 시각화의 중요성과 시각화 도구 (Matplotlib & Seaborn) 오늘은 데이터 시각화의 중요성과, 언제 어떻게 시각화를 활용하면 좋은지, 또 어떤 도구를 사용하면 효과적인지에 대해 알아보려고 해요. 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 이해하고, 인사이트를 도출하며, 이를 쉽게 전달하는 데 필수적인 도구입니다.데이터 시각화가 중요한 이유데이터 시각화는 데이터를 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 데이터를 시각화하면 다음과 같은 이점이 있어요.1. 패턴과 트렌드 파악수치 데이터만으로는 쉽게 파악하기 어려운 패턴과 트렌드를 시각화하면 직관적으로 이해할 수 있어요. 예를 들어, 시간에 따른 매출 변화를 라인 차트로 시각화하면 계절적인 패턴이나 특정 이벤트의 영향을 한눈에 알 수 있답니다. 이를 통해 데이터의 흐름을 쉽게 파악하고, 중요한 트렌드를 발견할.. 2024. 7. 7. 데이터 처리와 분석에 NumPy와 Pandas가 필수인 이유!? 오늘은 데이터 분석과 머신러닝 프로젝트에서 필수적으로 사용되는 두 가지 파이썬 라이브러리, NumPy와 Pandas에 대해 이야기해보려고 해요. 왜 이 두 가지 툴을 사용해야 하는지 궁금하지 않나요? 왜 NumPy와 Pandas를 사용할까?파이썬은 그 자체로 강력한 프로그래밍 언어지만, 대규모 데이터 처리와 분석에는 조금 부족할 수 있어요. 이때 NumPy와 Pandas를 사용하면 복잡한 데이터를 쉽게 다룰 수 있답니다. 그럼 왜 많은 데이터 사이언티스트와 개발자들이 이 두 라이브러리를 사랑하는지 살펴봅시다!📌 NumPy: 빠르고 효율적인 수치 계산!NumPy는 고성능 수치 계산을 위한 필수 도구예요. 고성능 수치 계산빠른 연산 속도: NumPy는 배열 연산을 C로 구현해서 파이썬 기본 기능보다 훨씬 .. 2024. 7. 7. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 35 다음 728x90
