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Quantile Loss는 Quantile Regression시 사용하는 Loss Function이다.
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Quantile Loss는 Quantile Regression시 사용하는 Loss Function이다.

* Quantile Loss는 Quantile Regression처럼 Predicted Value의 Quantile을 구하고자 할 때 사용되는 Loss Function이다. * 변수의 75번째 Quantile을 예측하는 것이 목표인 문제를 예로 든다면, 이는  75%

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Data

Bayesian Modeling이 사회과학연구에 활용하면 좋은 6가지 이유

Coherence * 주관적 확률이 확률 계산의 일반적인 규칙/공리(이러한 규칙의 타당성은 방금 언급한 자기 일관성에 해당함)를 따르고 따라서 이러한 확률로부터 일관된 결정을 얻을

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Data

Missing Data Handling from a Bayesian Perspective

Missing Data Mechanism Classification * Missing Data가 어떠한 이유로 생겨나는지, Observed Data와의 관계는 어떠한지 등을 감안하여 분류할 수 있음 * $M$을 Missing Data Indicator라고 할

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Data

Attention은 가중평균을 통해서 문맥정보를 제공하는 방식이다.

이 글의 시작은 DeeprETA라는 논문에서부터였다. DeeprETA는 Uber에서 사용하는 시간예측 알고리즘으로, Post Processing에 최적화된 모델이다. 즉 Uber의 경우 배차를 하고 Routing을 하는 시점에서 기본적인 예상시간을

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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 * Mutli-periodicity * 예) 밤보다 낮이 덥고, 겨울보다 여름이

· 3 min read
Data

수식 없이 등분산에 대한 내용을 전달해보기

빅데이터라는 키워드를 시작으로 최근에는 AI까지 회사 전반에 걸쳐 데이터를 적용해서 업무를 하기 위해서 노력하는 분위기가 형성되어 있다. 정말 이해가 되지 않는 주관적이고 정성적인 이유를

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Data

휴일 예측 정확도를 높이기 위한 Cascade ML Approach

왜 이 글을 썼는가? * At DoorDash, we generate supply and demand forecasts to proactively plan operations such as acquiring the right number of Dashers

· 3 min read
book

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

대화내용을 옮긴 책의 특성상, 만연체가 곳곳에 보인 덕분에 오히려 핵심만 파악하고 빠르게 넘길 수 있었던 책으로 주말을 빌려 빠르게 훑어보았다. AI는 확실히 사회 전반에

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Data

Fisher Information의 직관적인 이해

Fisher Information을 직관적으로 이해하기 위해서는 이계도함수를 알 필요가 있다. 이계도함수는 쉽게 생각하면 변화량의 변화량을 나타낸다. 즉 기울기가 변화하는 속도를 의미한다. 이차함수 $f(x)=ax^

· 1 min read
Data

[데이터조직]데이터과학자에게도 엔지니어링은 필요하다.

서론 최근에 데이터과학자와 백앤드엔지니어까지 포함해서 데이터프로덕트 팀을 구성해서 일을 해보니 드는 생각이다. 데이터과학자 중에서 최근에 일하기 시작한 분들은 컴퓨터공학도 전공인 분도 있지만 그렇지 않은

· 8 min read
Deep Learning

Custom Loss Function in Keras

Summary * Business Impact에 기반해서 Loss Function을 수정해야할 필요가 있다. * 예를 들어 비대칭 구조(예: 지수분포)에서는 Loss값에 Weight를 줘야하는 상황이 그렇다. * Keras에서는 Model에 필요한

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Business

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

Summary * Delivery Time Prediction은 Regression 문제이기도 하지만 Result가 분단위 정도로 나눠진다고 하면 Classification 문제로 간주할 수도 있다. * 비즈니스 관련 Cost Sensitive Rule을 고려하기 위해서

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