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Uber Eats의 배달예상시간(ETA) 후보정 모델 DeepETANet 정리

Excerpt * Abstrct * Commonly used route planning algorithms predict an ETA conditioned on

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Rejection Sampling in Python

Summary * Rejection Sampling은 Sampling 기법의 하나로, 특정 Distribution을 따르는 수를 임의로 생성하는

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Variational Inference 정리

언제 사용하는가? * $X = {x_1,x_2,...,x_N}$이 있고 $X$

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[책] 투자철학의 스케일을 보여준다. 소로스 투자특강

"소로스"는 워런버핏과 더불어 성공한 한 시대의 투자가로서 아흔을 넘어

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Target Encoding에 대한 간략한 요약

Target Encoding은 해당 Category에 나타난 Target Variable의 평균을 이용해서 Categorical Values를 대체하는

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Entropy, Cross-Entropy, KL Divergence

Entropy는 Cross Entropy Loss라는 이름으로 Deep Learning에서 분류 모델을 하는 이에게는 꽤나

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Transformer 요약 정리

* 강점 * Attention을 활용, 반복을 최소화하고, Positional Encoding을 활용해서 parallelization 지원 * Attention을 활용하여

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Long Tail Event에서 예측시 정확도 높이기 (Doordash Case)

Long Tail Event * Long Tail Event는 Right Skewed Distribution 에서 발생하는 특징

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Bento ML Quick Example

Tutorial Model Training Model 생성 * Iris  Dataset 과  SVM을 이용해서 모델을 만들어주고

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Doordash의 Image Selection Model

요약 배경 * 이미지는 고객에게 어필하기 위한 가장 좋은 데이터 소스 * 초기에는 적은

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Log Normal Distribution(로그 정규 분포)

Log Normal Distribution은 Log를 취하면 Normal Distribution을 따르는 Random Variable에 대한 Distribution이다.

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Possion Distribution에서 𝜆를 구하기

문제 * ISP(Internet Service Provider에 t 시점에 도달하는 Ping의 수를 $X_t$