데이터 분석의 중요성이 증가함에 따라 탐색적 자료 분석(EDA)은 데이터 이해와 해석을 위한 필수 도구로 자리 잡았다. 본 논문은 탐색적 자료 EDA를 자동화하는 Auto EDA 어플리케이션을 제안한...
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2024
Korean
004
학술저널
722-725(4쪽)
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데이터 분석의 중요성이 증가함에 따라 탐색적 자료 분석(EDA)은 데이터 이해와 해석을 위한 필수 도구로 자리 잡았다. 본 논문은 탐색적 자료 EDA를 자동화하는 Auto EDA 어플리케이션을 제안한...
데이터 분석의 중요성이 증가함에 따라 탐색적 자료 분석(EDA)은 데이터 이해와 해석을 위한 필수 도구로 자리 잡았다. 본 논문은 탐색적 자료 EDA를 자동화하는 Auto EDA 어플리케이션을 제안한다. 사용자가 데이터 셋을 입력하면 자동으로 EDA를 수행한 후 보고서와 해석을 제공한다. 특히, 기존 자동화 도구들의 한계점을 보완하고 SLM 모델을 활용하여 데이터 분석의 전반적인 과정을 지원한다. 이러한 기능을 바탕으로, 데이터에 대한 깊은 이해와 효율적인 데이터 분석이 가능할 것으로 기대된다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
As the importance of data analysis is growing, Exploratory Data Analysis (EDA) has become essential for understanding and interpreting data. This paper introduces an Auto EDA application that automates the EDA process. This application automatically p...
As the importance of data analysis is growing, Exploratory Data Analysis (EDA) has become essential for understanding and interpreting data. This paper introduces an Auto EDA application that automates the EDA process. This application automatically performs EDA, generates a report, and provides an interpretation of the uploaded dataset. It addresses the limitations of existing automation tools by leveraging an SLM model to support the entire data analysis process. Based on these functions, it is expected to enable deeper insights and more efficient data analysis.
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