IT & Bigdata

AI 검색엔진 시대, 새로운 콘텐츠 유통의 기준 요즘 마케팅 업계에서 가장 뜨거운 이슈는 AI 검색엔진입니다. 기존 검색엔진 최적화(SEO)에서 이제는 생성형 AI 엔진 최적화(GEO)로의 변화가 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 AI가 콘텐츠를 선택하는 기준과 GEO 콘텐츠 마케팅 전략에 대해 심층적으로 알아보겠습니다. SEO vs. GEO, 무엇이 다를까? 기존 SEO는 검색 결과에서 상위 노출되는 것이 핵심이었습니다. 하지만 GEO는 AI가

최소-최대 척도(Min-Max Scale) 데이터를 일정 범위로 변환하는 정규화(Normalization) 방법 중 하나입니다. 주어진 데이터의 최소값과 최대값을 이용하여 데이터를 새로운 범위로 변환하는 과정을 거칩니다. 변환된 데이터는 원래 데이터와 동일한 분포를 가지며, 최소값이 0이 되고 최대값이 1이 되도록 조정됩니다. 최소-최대 척도 변환식은 다음과 같이 표현됩니다: 이 식을 이용하여 각 데이터 포인트를 최소값과 최대값 사이의 비율로 변환합니다. 변환된 값은

JAVA를 처음 배운다면 알아야할 용어가 참 많습니다. 평소에 사용하지 않는 단어들로 쉽게 외워지고 이해되지 않을 수 있습니다. 이를 위해 각 용어에 대한 설명과 예시를 알아보도록 하겠습니다. 클래스 클래스는 객체를 생성하기 위한 설계 도면 또는 템플릿으로, 객체의 속성(변수)과 동작(메서드)을 정의하는 데 사용됩니다. 클래스는 객체 지향 프로그래밍의 핵심 개념 중 하나입니다. 클래스는 객체를 만들기 위한 구조를 정의합니다.

데이터 정규화란? 정규화(Normalization)란 데이터의 범위를 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 작업입니다. 데이터의 정규화는 다양한 이유로 필요하며, 모델의 학습과 예측에 도움을 주는 다양한 장점이 있습니다. 아래에서는 정규화의 중요성과 그에 따른 이점을 구체적으로 설명하겠습니다. 정규화(normalization)가 필요한 이유 정규화는 데이터를 특정 범위로 변환하여 다른 데이터와 비교하거나 분석할 때 유용합니다. 데이터 스케일 조정 데이터는 다양한 단위와 범위를 가질 수 있습니다.

암호화 알고리즘에 대해 자세한 내용을 알고 싶으신가요? 암호화 알고리즘은 정보처리기사에서 자주 나오는 문제입니다. 보다 상세한 암기를 해야 시험에서 활용할 수 있습니다. 대칭키가 무엇인지 부터 세부 알고리즘들의 특징을 보고 정답을 맞추는 방식입니다. 64비트 블록 크기와 56비트 키 길이를 가지는 개인키 암호화 알고리즘은 ?과 같이 문제가 나올 가능성이 높습니다. 현실적으로 웹 개발에서는 알고리즘을 자주 마주하게 되는데, 어떤

파이썬을 이용하다보면, 현재 불러온 데이터를 정제하여 다른 데이터 형식이나 확장자로 저장할 일이 있습니다. 이때 바로바로 사용할 수 있는 메서드들이 있습니다. to_로 시작하는 메서드들은 to_뒤에 무엇을 쓰느냐에 따라 원하는 모양으로 변경할 수 있습니다. to_string to_csv to_excel to_html to_dict to_json to_markdown to_clipboard to_sql