44개 항목,
8개 분야.
글을 숫자로 바꾸면 어떤 구조가 보일까요? 텍스트 분석부터 모델 평가까지, 데이터·ML 개념을 직접 움직여 보는 사전
이런 것들이 들어 있습니다
각 개념을 라이브 데모로 살펴보세요. 카드를 열면 원리와 코드를 볼 수 있습니다.
분야로 찾기
글을 숫자로
구조 찾기
모델 학습
T텍스트 표현
분석 파이프라인, 토큰화, 형태소 분석, TF-IDF로 글을 계산 가능한 값으로 바꿉니다.
v임베딩·유사도
문장 임베딩, 코사인 유사도, 중심 벡터, 최근접 이웃 검색으로 의미의 거리를 살핍니다.
↘차원 축소
차원 축소, PCA, UMAP, t-SNE로 고차원 데이터의 관계를 낮은 차원에서 살펴봅니다.
∴군집화
K-means, DBSCAN, HDBSCAN, 군집 대표어로 비슷한 데이터를 묶고 해석합니다.
μ분포·통계
중앙값, 사분위 범위, 긴 꼬리 분포, Z 점수로 값의 중심과 퍼짐을 읽습니다.
f모델 종류
선형 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 신경망의 예측 방식을 비교합니다.
∇학습·최적화
특성 공학, 손실 함수, 경사 하강법, 학습률로 모델이 값을 조정하는 과정을 봅니다.
✓검증·평가
학습·평가 분할, 교차 검증, 혼동 행렬, 정밀도·재현율로 일반화 성능을 확인합니다.