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Summary * Delivery Time Prediction은 Regression 문제이기도 하지만 Result가 분단위 정도로 나눠진다고 하면 Classification 문제로 간주할 수도 있다. * 비즈니스 관련 Cost Sensitive Rule을 고려하기 위해서 Regression Tree를 사용하되, 성능을 끌어올리기 위해 Random Forest를 고려했고, 예측값이 정규분포가 아닐 가능성을 고려하여 Quantile로 나눠서 예측, 최종 모델은 Quantile Random Forest (for Regression)을 하였다.
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이전에 존잡생각에서 "회사에서 본인을 빠르게 성장시키는 방법"에 관한 글을 본 적이 있다. 구체적으로 내용이 기억나지는 않지만, 거기서 나오는 그래프는 기억이 난다. 스타트업 초기에 회사의 성장과 개인의 성장은 비례를 한다. 하지만 어느 시점부터 회사가 규모의 경제의 변곡점에 도달하면 개인의 성장과 회사의 성장의 기울기는 크게 벌어지기 시작한다. 개인은 정체하고
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Excerpt * Abstrct * Commonly used route planning algorithms predict an ETA conditioned on the best available route, but such ETA estimates can be unreliable when the actual route taken is not known in advance. In this paper, we describe an ETA post-processing system in which a deep residual ETA network (DeeprETA)
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최근에 직장인과 문과생을 위한 수학교실 (이하 직문수)를 가볍게나마 들을 기회가 있었다. 수학이라는 거대한 학문내 주제들이 어떻게 연결되는지를 거시적인 관점에서 다루는 강의였는데, 개인적으로는 꽤 큰 소득이 많았던 강의였다. 무엇보다 "수학"이라는 것이 어떤 절대적인 진리라기보다는 탄탄한 근거를 통해 설명하는 학문이라는 것을 정확하게 알게 되었다. 개인적으로 데이터 과학 업에서
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혼돈의 시대, 리더의 탄생 의 거의 막바지에 이르고 있다. 현재는 프랭클린 D. 루즈벨트 대통령(이하 FDR) 편을 읽고 있다. 그는 미국 유일의 4선 대통령으로 제 2차 세계대전 이후 미국 중심의 국제질서를 만든 사람으로 유명하다. 최근에는 그가 미국을 대공황에서 끌어내기 위해서 추진한 뉴딜이 한국 이전 정부의 디지털 뉴딜 때문에 다시 화제가
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요약 배경 * 이미지는 고객에게 어필하기 위한 가장 좋은 데이터 소스 * 초기에는 적은 이미지로 간단한 로직을 가지고 Feasibility Test 시작 * 현재 가게를 꾸미는 이미지는 사장님이 임의로 선택하고 있으나, 가게의 현 상황을 충분히 반영하고 있지는 못함 초기 개발과정(MVP) * 현 상황에서 대해서 Personalization Team이 빠르게 분석하면서 Iteration을 돌기 시작함 * 적절한 정책을 수립해서
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어제에 이어 혼돈의 시대, 리더의 탄생을 읽고 있다. 링컨에 이어서 지금 읽고 있는 것은 시어도어 루스벨트 편이다. 종종 뉴딜을 집행해서 대공황을 타개한 FDR(프랭클린 D.루스벨트) 대통령과 헷갈리는 경우가 있는데, 시어도어 루스벨트 대통령은 거의 남남에 가까운 먼 혈족이고 먼저 대통령직을 역임했던 사람이다. 개인적으로는 이 분을 석탄파업을 종결짓기 위해 연방군을 파견했던,
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얼마전부터 혼돈의 시대, 리더의 탄생 을 조금씩 읽고 있다. 최근 들어 이 책 외에도 많은 책들을 읽고 있는데, 잊지 않기 위해서 열심히 글을 써서 남기려고 시도 중에 있다. 현재 "3부 리더의 탄생 - 그들은 어떻게 세상을 이끌어가는가?"를 읽고 있고 오늘까지 해서 에이브러험 링컨 대통령이 노예해방 선언문을 작성하기
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최근 들어 팀장으로서 거대한 하나의 사이클을 그리고 있다. 업무계획 및 평가, 그리고 승진까지 하나의 사이클이다. 현재는 이러한 일련의 평가를 한데 묶어서 경력관리라는 이름으로 정리하고 있다. 데이터는 회사에서 흐르는 물과도 같은 것이기 때문에 중요하다고 말하지만, 반대로 말하면 물과 같기 때문에 사라지기 전에는 그 중요함을 모르고, 데이터 기반의 사업이라고 한들 데이터를 다루는
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데이터 모델로서 MVP(Minimum Viable Product)는 어떤 모습이어야 할까? MVP 자체가 프로덕트를 포함한 단어이기 때문에 데이터 모델이란 단어보다는 데이터 프로덕트라는 표현으로 접근하는게 더 좋지 않을까 생각한다. MVP로서 데이터 프로덕트라고 한들 아주 다르지는 않을 것이라고 생각한다. 린스타트업의 저자 에릭 리스(Eric Ries)는 MVP(최소기능제품)은 결국 제품이 제공하는 핵심여량과
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※ 해당 내용은 회사를 대표하지 않는, 개인의 의견입니다. 2012년 HBR에서 Data Scientist를 "The Sexiest Job of the 21st Century"로 묘사한바 있다. 이 아티클을 기점으로 한국에서는 최근 몇년 사이 빅데이터, 데이터 과학, 4차산업혁명이 맞물려서 데이터 과학은 아주 한한 키워드가 되었고 많은 사람들이 데이터 과학자를 희망하면서 공부하였고, 또 취업을 하였다.
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데이터 프로덕트 오너는 왜 필요한가? * AI(Data) Product Owner는 Product Owner 중에서도 Data Product에 보다 초점을 맞춘 PO로 Business Scrum Team의 Value를 극대화시켜서 Business에 기여해야 한다. * 이 때 기존 Product Ower와는 다음과 같은 차이가 있다. * 기존 Product가 Rule을 명시적으로 설계함으로써 목적을 달성하는데 반해서 AI(Data) Product는 Rule을 암시적으로 학습할 수
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팀장이 실무까지 하면서 팀을 매니징하는 것은 매우 어렵다. 따라서 팀장으로서 적절히 업무는 위임을 잘하는 것도 기술이다. 그리고 위임을 하기 위해서는 팀원에 대한 적절한 신뢰가 필요하다. 그런데 신뢰를 하려면 충분한 경험과 관계가 쌓여야 한다. 이를 위해서는 업무 완수능력에 대한 입증이 필요하다. 업무 완수능력은 피터 드러커 교수님도 "프로페셔널의 조건"에서
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배경 * CEO Staff의 위치를 벗어나 프로덕트 실무로 팀을 이끈지 이제 한 달이 막 지나갔다. * 정말 많은 일들이 있었고, 이런 일로 팀들간에 조율이 필요할 수도 있겠다도 깨달을 수 있는 시간이었다. * 그야말로 "너도 옳고, 너도 옳다"라는 형태로 일의 시비를 정할 수 없는 게 이런 상황이구나도 깨달을 수 있는 시간이었다.
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신입사원 시절, 질문 하나를 무심코 선배에게 했다가 본사로 호출을 당한 적이 있다. 질문이 마치 고객이 하는 것 마냥, 구체적이지 않고 질문을 하는 나의 말투에서 나의 무지가 보인다는 뜻이었다. 그리고 나서 그 때 선배에게 들었던 이야기가 말하고 오늘 말하려는 주제이다. 선배는 나에게 일을 잘하려면 Escalation (윗선 보고), Delegation(위임)만 기억하라고
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Intro 데이터 팀이 아무리 좋은 분석을 하더라도 비즈니스 팀과 경영진과 공유되지 않으면데이터 팀의 성공은 보장할 수가 없다. 그래서 효과적인 커뮤니케이션은 데이터 팀이 성공하기 위한 중요한 전제조건이라고 볼 수 있다. 이를 위한 팁을 정리해보면 다음과 같다. Tip TL;DR을 사용하여 중요한 내용을 명확하게 전달하기 다른 팀이 데이터 팀이 작성한 모든 문서를