Data

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Attention은 가중평균을 통해서 문맥정보를 제공하는 방식이다.

이 글의 시작은 DeeprETA라는 논문에서부터였다. DeeprETA는 Uber에서 사용하는 시간예측 알고리즘으로, Post Processing에

Time Series

TimesNet - CNN Based Time Series Forecasting (Multi periodicity 활용)

Introduction * a CNN-based architecture to achieve state-of-the-art results across different tasks, Motivation

Data

수식 없이 등분산에 대한 내용을 전달해보기

빅데이터라는 키워드를 시작으로 최근에는 AI까지 회사 전반에 걸쳐 데이터를 적용해서 업무를 하기

Data

휴일 예측 정확도를 높이기 위한 Cascade ML Approach

왜 이 글을 썼는가? * At DoorDash, we generate supply and demand forecasts

Book

[책]AI 관련 지금 벌어지고 있는 랜드스케이프를 보고 싶다면, AI 전쟁

대화내용을 옮긴 책의 특성상, 만연체가 곳곳에 보인 덕분에 오히려 핵심만 파악하고 빠르게

Data

Fisher Information의 직관적인 이해

Fisher Information을 직관적으로 이해하기 위해서는 이계도함수를 알 필요가 있다. 이계도함수는 쉽게 생각하면

Data

[데이터조직]데이터과학자에게도 엔지니어링은 필요하다.

서론 최근에 데이터과학자와 백앤드엔지니어까지 포함해서 데이터프로덕트 팀을 구성해서 일을 해보니 드는 생각이다.

Deep Learning

Custom Loss Function in Keras

Summary * Business Impact에 기반해서 Loss Function을 수정해야할 필요가 있다. * 예를 들어 비대칭

Business

[리뷰] Real-Time Delivery Time Forecasting and Promising in Online Retailing

Summary * Delivery Time Prediction은 Regression 문제이기도 하지만 Result가 분단위 정도로 나눠진다고 하면

Data

First Step Analysis in Transition Matrix

Summary * First Step Analysis란 Markov Chain을 해결하기 위한 간단한 방법 * Markov Property를

Data

언제 데이터 과학자를 채용하고 조직을 구성해야할까?

정답은 비즈니스 목적을 달성하기 위해서 기존의 방안에서 답이 없다고 판단할 때이다. 보통

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: