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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

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Fisher Information의 직관적인 이해

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

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[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

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First Step Analysis in Transition Matrix

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

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언제 데이터 과학자를 채용하고 조직을 구성해야할까?

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

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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:

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Causal Random Forest

* 해당 내용은 Causal Inference Study 때 발표(2023/05/03)한 내용으로

Data

Transformers are RNNs: Fast Autoregressive Transformers with Linear Attention

Summary Motivation * Transformer는 성능은 매우 좋으나 내부 구조의 복잡함으로 인해서 계산비용이 기하급수적으로

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[요약]AI기반 생성 컨텐츠에서 고려해야할 세가지 리스크

서론 * AI 생성 콘텐츠(AIGC)는 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등의 콘텐츠가