FedTensor

  • 홈
  • 태그
  • 방명록

원칙 1

데이터 시각화 핵심 방법론 및 원칙

데이터를 단순히 나열하는 것을 넘어, 숨겨진 의미와 스토리를 발견하고 효과적으로 전달하기 위한 데이터 시각화. 세계적인 전문가 3인의 핵심 이론을 통해 그 방법론과 원칙을 소개합니다.1. 벤 프라이 (Ben Fry): 데이터에서 인사이트까지의 여정"데이터를 의미 있는 정보로 시각화하는 체계적인 7단계 프로세스" 벤 프라이는 데이터를 수집하는 것부터 사용자와 상호작용하는 최종 결과물에 이르기까지, 전 과정을 7개의 논리적 단계로 정의했습니다. 이 방법론을 따르면 데이터의 잠재력을 최대한 이끌어낼 수 있습니다.획득 (Acquire): 원석(데이터)을 모으는 단계 설명: 시각화의 대상이 될 데이터를 수집합니다. 데이터는 파일, 데이터베이스, 웹 API 등 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 예시: 온라인 쇼핑..

데이터 분석/시각화 2025.10.20
이전
1
다음
더보기
프로필사진

FedTensor

데이터의 보호와 활용 - 천천히, 제대로

  • 분류 전체보기 (127) N
    • 뇌과학 (14)
      • 뇌 가소성 (8)
      • 뇌 신경망 (4)
      • 의식 (2)
    • 인공지능 (29)
      • 신경망 이해 (6)
      • 트랜스포머 이해 (6)
      • BERT 계열 이해 (4)
      • GPT 계열 이해 (1)
      • 이미지 분류 (3)
      • 객체 탐지 및 추적 (1)
      • 평가지표 (3)
      • 모델 보안 (5)
    • 연합학습 (27)
      • 사이버 보안 (9)
      • 안전한 집계 (4)
      • 추론 성능 (6)
      • 구축 방안 (8)
    • 개인정보보호 강화 기술 (14)
      • PETs (1)
      • 타원 곡선 암호 (0)
      • 보안 다자간 계산 (6)
      • 영지식 증명 (0)
      • 차등 정보보호 (7)
    • 정보량과 엔트로피 (0)
    • 데이터 분석 (15)
      • 회귀 분석 (8)
      • 차원 축소 (2)
      • 가설 검정 (2)
      • 연관 분석 (1)
      • 시각화 (2)
    • 수학 (20) N
      • 베이지안 추론 (6)
      • 선형대수학 (2)
      • 확률과 통계 (3)
      • 푸아송 과정과 확률 분포 (7)
      • 암호학을 위한 수학 (2) N
    • 물리 (8)
      • 고전역학 (4)
      • 상대성 이론 (3)
      • 양자역학 (1)

Tag

최소작용의원리, 감마분포, 기억, 뇌가소성, 전역민감도, map, 신경망, 데이터분석, 베이지안추론, secagg+, 지수분포, 비밀공유, 연합학습, 푸아송분포, 프라이버시, 안전한집계, smpc, 경사하강법, 신경세포, 인접데이터셋, 학습, 차분프라이버시, non-iid, 이질적데이터, 보안다자간계산, 트랜스포머, 개인정보보호, 사이버보안, 차등정보보호, 로지스틱회귀,

최근글과 인기글

  • 최근글
  • 인기글

최근댓글

공지사항

페이스북 트위터 플러그인

  • Facebook
  • Twitter

Archives

Calendar

«   2026/01   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3
4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24
25 26 27 28 29 30 31

방문자수Total

  • Today :
  • Yesterday :

Copyright © Kakao Corp. All rights reserved.

티스토리툴바