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머신러닝에 수학이 필수 일까?
1. 머신러닝을 위한 수학, 정말 필요할까? "수학이 무서워서 머신러닝을 포기하려고 했다면, 지금부터 마음을 바꿔보자. 할 수 있다." 2. 머신러닝에 수학이 꼭 필요할까? 결론부터 말하자면 역할에 따라 다르다. 2.1. 연구직을 원한다면Research Engineer, Research Scientist 같은 연구직최소 학사 학위가 필요하다 (수학, 물리, 컴공, 통계, 공학)석사/박사가 유리하다 (연구 역량이 핵심)DeepMind, Google Research, Meta Research 같은 대기업 연구소에서 일할 수 있다2.2. 실무에서 일하고 싶다면머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트 같은 실무직고등학교 수준 수학으로도 충분하다비즈니스 문제 해결이 주 목적이다대부분의 일자리가 여기에 해당한다💡 ..
2025. 9. 18.
ndarray
ndarray는 NumPy 라이브러리의 핵심 객체로, 다차원 배열을 표현하는 자료구조야.n-dimensional array의 줄임말로, 단일 타입의 데이터를 효율적으로 저장하고 연산할 수 있어. 기본 개념ndarray는 뭐가 특별할까?특징설명다차원 지원1D, 2D, 3D 이상도 가능 (n차원)빠른 연산C로 구현되어 있어 반복문보다 훨씬 빠름데이터 타입 통일배열 내 모든 원소가 같은 dtype브로드캐스팅 지원차원이 달라도 연산 가능하게 함팬시 인덱싱/마스킹복잡한 조건 필터링 가능 생성 예시import numpy as np# 1차원 배열a = np.array([1, 2, 3])# 2차원 배열b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 3차원 배열c = np.array([[[1], [..
2025. 8. 4.
시계열 그래프
시계열 그래프란? 시계열 그래프는 시간에 따른 데이터의 변화를 그래피컬하게 표현한 것입니다. X축은 일반적으로 시간을 나타내며, Y축은 관찰하고자 하는 수치를 나타냅니다. 이러한 그래프는 주가, 기온, 판매량 등 시간에 따라 변화하는 여러 유형의 데이터를 분석할 때 유용합니다. 어떤 것을 분석할 때 사용하는가? 재무 분석: 주가, 매출, 이익 등의 재무 지표를 시간에 따라 추적합니다. 시장 연구: 제품의 판매 추세나 고객 행동을 분석합니다. 과학 연구: 기온, 기압, 농도 등의 물리적, 화학적 변수의 변화를 관찰합니다. 운영 분석: 공장의 생산량, 가동률, 품질 등을 모니터링합니다. 공공 정책 및 건강: 범죄율, 질병 발생률 등을 시간에 따라 분석하여 정책 결정에 활용합니다. 시계열 그래프는 변화의 패턴..
2023. 9. 13.
