데이터 준비
데이터 시각화는 복잡한 데이터를 보다 쉽게 이해하고 분석하기 위한 강력한 도구입니다. 다양한 시각화 도구들이 있으며, 그중에서도 Plotly는 직관적인 인터페이스와 다양한 기능으로 인해 많은 데이터 분석가와 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 이번 글에서는 Plotly를 사용하여 데이터 시각화를 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. ## Plotly 소개 Plo
간단한 선형 회귀 모델 구축
머신러닝 분야에서 가장 많이 사용되는 두 가지 프레임워크인 TensorFlow와 PyTorch는 각각의 장점과 특성을 가지고 있습니다. 이 글에서는 두 프레임워크를 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 프레임워크를 선택하는 것이 좋을지 살펴보겠습니다. ## TensorFlow TensorFlow는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 특히 대규모 분
예시 데이터
머신러닝 모델을 평가할 때 가장 많이 사용되는 지표 중 하나는 정확도(Accuracy)입니다. 하지만 데이터의 특성과 분포에 따라 정확도가 항상 모델의 성능을 제대로 반영하지는 않습니다. 따라서 F1-score와 같은 다른 지표의 필요성이 대두됩니다. 이번 글에서는 정확도와 F1-score의 차이점, 각각의 장단점, 그리고 이 두 지표를 적절히 활용하는 방