Bongho Lee

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Bongho Lee

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실제 상품과 다른 (보기좋고 이쁜) 이미지를 보고 선택을 강요받는 소비자

얼마전 저녁을 위해 피자를 포장하러 밖에 다녀올 일이 있었다. 아내가 고른 피자 2판을 픽업하기 위해 기다리면서 메뉴들을 훑어보는데 메뉴이미지와 실제 메뉴의 모습이 다르다라는 생각이

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book

[책]럭키 드로우, 노력에는 나이가 중요하지 않다.

사실 크게 그렇게 기대하고 읽은 책은 아니었다. 어떠한 컨텐츠로 그가 돈을 벌고 있는지도 모르고 있었고, 지속가능한 것인가에 대해서도 모르는 상황이었기 때문에 그다지 궁금하게 보지는

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Dev

MSA(Micro Service Architecture)

Summary MSA(Micro Service Architecture) * 각각을 마이크로하게 나눈 독립적인 서비스를 연결한 구조 * 시스템 전체의 중단 없이 필요한 부분만 업데이트·배포가 가능 * 유연한 대응이 가능→

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Data

First Step Analysis in Transition Matrix

Summary * First Step Analysis란 Markov Chain을 해결하기 위한 간단한 방법 * Markov Property를  이용해서 변수들의 특성을 빠르게 파악하는 방법 Prerequisite * Absorbtion, Transition  개념 이해 필요함.

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Data

언제 데이터 과학자를 채용하고 조직을 구성해야할까?

정답은 비즈니스 목적을 달성하기 위해서 기존의 방안에서 답이 없다고 판단할 때이다. 보통 조직들은 팀을 신설하고 데이터과학자나 엔지니어를 채용한다. 그리고 바로 실적이 나오길 기대한다.  이

· 3 min read
Data

데이터 과학자가 AI를 비즈니스에 잘 도입하기 위한 팁 6 가지

created: 2023-05-11 19:54 modified: 2023-05-11 19:54 title: Write Here tags: (default: []) * tag1 * tag2 featured: false published: false 복잡한

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Data

Causal Random Forest

* 해당 내용은 Causal Inference Study 때 발표(2023/05/03)한 내용으로 Introduction 성격으로 짜집기된 내용임을 밝힌다.

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Data

Transformers are RNNs: Fast Autoregressive Transformers with Linear Attention

Summary Motivation * Transformer는 성능은 매우 좋으나 내부 구조의 복잡함으로 인해서 계산비용이 기하급수적으로 증가하는 문제가 있다. 이 부분에 대한 개선은 Dot Product를 이용해서 지속해서 개선해왔으나,

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Team

산출물의 크기는 유지한 채, 더욱더 빠르게 프로덕트를 만든다면?

더 빠르게, 더 빠르게 프로덕트를 만들면 어떨까? 매 스프린트에서 만들어야 하는 산출물의 사이즈를 줄이고 줄이면서 속도를 맞출 수 있겠지만, 사이즈를 줄이지 않고 어떻게든 납기일을

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Team

롤모델이 필요한 이유, What Would Jesus(My Role Model) Do?

이전에 존잡생각에서 "회사에서 본인을 빠르게 성장시키는 방법"에 관한 글을 본 적이 있다. 구체적으로 내용이 기억나지는 않지만, 거기서 나오는 그래프는 기억이 난다.

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Data

[요약]AI기반 생성 컨텐츠에서 고려해야할 세가지 리스크

서론 * AI 생성 콘텐츠(AIGC)는 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등의 콘텐츠가 포함된 몇 년간의 중요한 관심사 . * AIGC는 양날의 검이 되어 최근 책임 있는

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Data

Uber Eats의 배달예상시간(ETA) 후보정 모델 DeepETANet 정리

Excerpt * Abstrct * Commonly used route planning algorithms predict an ETA conditioned on the best available route, but such ETA estimates can be unreliable when

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