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코로나19 이슈, 인터렉티브 시각화 해보기 - 인터렉티브 워드 크라우드로 확인한 3월 코로나19 뉴스 키워드

2021-02-20T12:26:53Z

이전에도 말한 바 있지만, 머신러닝과 딥러닝이라는 무시무시한 도구를 사용하지 않더라도 "데이터를 보는 눈"만 있다면 얼마든지 컴퓨터를 통해 유용한 정보를 뽑아낼 수 있다. 사회의 많은 이슈들은 사실 복잡한 모델링 보다 직관적으로 데이터를 파악하는 게 더 중요하며, 기초적인 기술을 제대로 활용할 수 있다면 이는 쉽게 해결할 수 있기 때문이다. 오늘은 이런

사이버 강의로 데이터 과학자 되자! - 수많은 데이터 사이언스 강의 플랫폼을 비교해 봅시다!

2021-12-06T20:46:38Z

사이버 강의로 데이터 과학 공부하기? 최근, 환경적 문제로 인해 사이버 강의로 강의를 전환한 대학들이 많다. 물론, 현장 강의가 주는 이점들이 많지만, 데이터 과학을 공부하는 데 있어 사이버 강의는 꽤 훌륭한 도구가 될 수 있다. 일단 컴퓨터 or 데이터 과학 강의의 경우 1) 컴퓨터를 켜놓고 듣는 경우가 많고(일단 뭘 해봐야 감이 잡히므로) 2) 내용을

시각화? 고민하지 말고 4가지만 기억하자! - 4가지 차트로 익히는 데이터 시각화 기초

2021-12-02T05:38:10Z

오늘은 이전 시각화 포스트의 연장선으로, 머신러닝/딥러닝 쪽의 복잡한 이야기보다 실전적이고 재미있는 시각화 이야기를 해 보자. 머신러닝/딥러닝 기술이 아무리 유용하다고 해도 데이터를 다룰 때 가장 많이 사용하는 방법은 "시각화"이다. 당장 보고서, 발표자료를 만들거나 급하게 데이터를 확인할 때 시각화 만큼 유용하게 써먹을 수 있는 기술이 드물기 때문이다.

컴퓨터도 책 읽습니다 - 자동번역부터 챗봇까지 머신러닝과 딥러닝으로 사람을 읽는 자연어 처리 기술

2023-11-11T07:16:54Z

지난 포스트에서는 시각화에 관한 이야기를 조금 나눴지만, 실제 최근의 머신러닝, 구체적으로 필자가 공부하는 미디어 분야에서 가장 핫한 머신러닝/딥러닝 기술은 "자연어 처리(NLP, Natural Lanuage Processing)"라고 불리는 기술이다. 사실, 일반인들에게도 자연어 처리는 낯선 분야는 아닌데, 가볍게는 필자를 포함해서 수많은 대학교 학생들

컴퓨터가 숫자를 그리는 이유 - 왜 머신러닝에서 시각화가 중요해 졌을까?

2021-01-10T08:08:21Z

데이터는 많아도 사람은 그대로 우리는 참 말이 많은 시대에 살고 있다. 원하면 한없이 파고들 수 있는 세상에 살고 있는 셈인데, 그러다 보니 우리가 하루에 접하는 정보의 양은 상상을 초월한다. 필자가 미디어 수업을 들을 때, 사람이 하루에 평균 접하는 "광고만" 몇천 개가 넘는다는 이야기를 듣고 강사에게 의심의 눈길을 보낸 적이 있다. 하지만, 최근의 인

데이터 과학은 세상을 바꿀까? - 복잡한 세상, 데이터로 커뮤니케이션 해야 하는 이유

2021-10-06T12:21:03Z

"Absorb what is useful, reject what is useless, add what is essentially your own." - Bruce Lee (유용한 것을 흡수하고, 불필요한것을 거부하며, 자신의 고유한 것을 집어넣어라/이소룡) 데이터 과학? 알고보면 다 아는 이야기 세상은 데이터의 시대가 됐다. 현재 사람들이 주고받는 메시