본문 바로가기

반응형

분류 전체보기

(269)
NFL, Chain Gang 대신 새로운 기술로 라인 측정 계획 미식축구계의 거인, NFL이 이제 혁신적인 기술로 도약합니다. 여러 세대에 걸쳐 사용된 전통적인 체인 시스템을 대체할 최신 기술을 도입할 준비를 하고 있습니다. 이 새로운 조치는 현대 기술을 활용하여 경기의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.기존의 체인 시스템: 오랜 전통의 종말NFL 팬들에게는 익숙한 광경이 있습니다. 체인으로 연결된 두 개의 폴이 경기장 위에서 이동하면서 각 팀의 전진을 측정합니다. 이 시스템은 많은 추억을 안겨주었지만, 동시에 여러 문제점도 내포하고 있습니다. 체인 시스템의 불편함과 비효율성은 기술 발전의 필요성을 야기했습니다.체인 시스템의 문제점은 다음과 같습니다:정확성 부족: 수동 방식으로 인해 인간의 실수가 발생할 가능성이 큽니다.시간 소모: 체인을 이동시키는 ..
클라우드기술로 재구성된 환자중심 건강케어 시스템 개요현대 사회에서 클라우드 기술은 다양한 산업에 걸쳐 그 중요성을 높이고 있습니다. 특히, 의료 서비스 분야에서는 클라우드 기술이 환자 중심의 건강케어 시스템을 향상시키는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다. 이 블로그 게시물은 AWS와 같은 클라우드 기술이 어떻게 의료 서비스를 혁신하고 있는지에 대해 탐구합니다.클라우드 기술이 의료 서비스에 미치는 영향데이터 관리 및 분석의료 데이터 관리와 분석은 클라우드 기술을 통해 크게 향상되었습니다. 대용량 데이터 저장과 실시간 분석은 클라우드 기술이 제공하는 주요 장점 중 하나입니다. 이를 통해 의료 기관은 환자 데이터를 더 효과적으로 관리하고, 종합적인 의료 제공을 실현할 수 있습니다.대용량 데이터의 안정적 저장실시간 접근 가능성데이터 보안 강화분산 처리 및 협..
데이터 프레임의 정보 요약하기 : value_counts() 데이터 프레임의 정보 요약하기데이터 분석에서 데이터 프레임의 정보를 요약하는 것은 데이터의 구조와 내용을 이해하는 데 중요한 단계입니다. 판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하면 데이터 프레임의 다양한 정보를 쉽게 요약할 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터 프레임의 정보를 요약하는 방법에 대해 알아보겠습니다.데이터 프레임 생성우선 예제 데이터를 사용하여 데이터 프레임을 생성해보겠습니다.import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'], 'Age': [25, 30, 35, 40, 45], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]}d..
데이터 프레임의 기초 통계 계산: 평균,중앙값,최대,최소,표준편차,분산,사분위수 데이터 프레임의 기초 통계 계산데이터 분석에서 데이터의 기초 통계량을 파악하는 것은 매우 중요한 단계입니다. 판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하면 데이터 프레임에서 다양한 기초 통계량을 쉽게 계산할 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터 프레임의 기초 통계 계산 방법에 대해 알아보겠습니다.데이터 프레임 생성우선 예제 데이터를 사용하여 데이터 프레임을 생성해보겠습니다.import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'], 'Age': [25, 30, 35, 40, 45], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]}df = pd.Data..
데이터프레임 기본 조작 : 행선택, 열선택, 인덱싱, 슬라이싱 데이터 프레임 기본 조작데이터 분석에서 판다스(Pandas) 라이브러리는 매우 유용한 도구입니다. 이번 글에서는 판다스를 사용하여 데이터 프레임을 기본적으로 조작하는 방법에 대해 다룹니다. 데이터 프레임의 행과 열을 선택하고, 인덱싱과 슬라이싱을 통해 데이터를 조작하는 방법을 알아보겠습니다.데이터 프레임의 기초 조작: 행, 열 선택하기판다스를 활용하여 데이터 프레임을 조작하는 기본적인 방법은 특정 행이나 열을 선택하는 것입니다. 이를 통해 필요한 데이터를 추출하고 분석할 수 있습니다.데이터 프레임 생성우선 예제 데이터를 사용하여 데이터 프레임을 생성해보겠습니다.import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Da..
데이터 전처리 기법: 결측치(NaN) 처리와 이상치(Outlier) 탐지 데이터 전처리 기법: 결측치 처리와 이상치 탐지데이터 분석에서 데이터 전처리는 매우 중요한 단계입니다. 데이터가 깨끗하고 일관성 있어야 모델의 성능을 높일 수 있습니다. 이번 블로그에서는 데이터 전처리의 주요 기법 중 하나인 결측치 처리와 이상치 탐지에 대해 다루고, 파이썬 코드 예제를 통해 실제 데이터를 처리하는 방법을 소개합니다.1. 결측치 처리결측치(missing values)는 데이터셋에서 값이 누락된 상태를 말합니다. 결측치는 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 이를 처리하지 않으면 분석 결과에 악영향을 미칠 수 있습니다.결측치 확인우선 결측치를 확인하는 방법을 알아봅시다. pandas 라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 생성하고 결측치를 확인할 수 있습니다.import pandas as pd#..
파이썬으로 OpenAI GPT-3 사용하기 비전공자를 위한 LLM 활용 예제: 파이썬으로 OpenAI GPT-3 사용하기비전공자도 쉽게 활용할 수 있도록, 파이썬으로 간단한 LLM(Large Language Model) 사용 예제를 소개합니다. 이번 예제에서는 OpenAI의 GPT-3 모델을 사용해 보겠습니다. GPT-3 모델은 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다.사전 준비Python 설치: Python이 설치되어 있어야 합니다. python.org에서 설치 방법을 확인하세요.OpenAI API 키 발급: OpenAI API 키가 필요합니다. OpenAI 홈페이지에서 회원가입 후 API 키를 발급받으세요.필요한 라이브러리 설치: 터미널(명령 프롬프트)에서 다음 명령어를 실행하여 필요한 라이브러리를 설치합니다.pip ins..
얼굴 인식 결제 도입 학교, 인터넷 법 전문가 "위험" 얼굴 인식 결제 도입 학교, 인터넷 법 전문가 "위험"얼굴 인식 기술의 도입과 그 논란최근 몇몇 학교들이 얼굴 인식 결제 시스템을 도입하면서 학부모와 전문가들 사이에서 큰 논란이 일고 있습니다. 이 기술은 학생들이 점심을 사거나 학교 시설을 이용할 때 신속하고 편리하게 결제할 수 있도록 설계되었습니다. 그러나 이러한 편리함에도 불구하고, **프라이버시 침해와 보안 위험**에 대한 우려가 제기되고 있습니다.얼굴 인식 기술이란?얼굴 인식 기술은 컴퓨터 비전과 인공지능(AI)을 사용하여 사람의 얼굴을 식별하는 기술입니다. 이 기술은 이미 스마트폰 잠금 해제, 공항 보안, 그리고 범죄 수사 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 그러나 교육 기관에서의 사용은 비교적 새로운 현상입니다.도입 배경과 학교의 입장몇몇..

반응형