[래빗톡] 북토크 Q&A ❶ – 이동욱_인프랩 CTO

‘타 서비스에서 신규 기능을 출시했네? 이 기능 좋아 보이는데 우리 서비스에도 적용 해야겠다!’라는 생각으로 해당 기능을 그대로 우리 서비스에 우겨넣는 실수를 할 때가 많은데요, 실수로 리소스를 낭비하지 않는 ‘서비스 뜯어보기’ 방법을 소개합니다.

[실전 머신러닝] 로지스틱 회귀 – 타이타닉 생존자 예측하기 ❸

직접 로지스틱 회귀 분석 모델로 타이타닉 데이터셋을 분석해 생존자를 예측하고 작동 원리를 이해합니다. 또한 분류(Classification) 문제를 예측하고 평가합니다. 총 3편입니다.

[실전 머신러닝] 로지스틱 회귀 – 타이타닉 생존자 예측하기 ❷

직접 로지스틱 회귀 분석 모델로 타이타닉 데이터셋을 분석해 생존자를 예측하고 작동 원리를 이해합니다. 또한 분류(Classification) 문제를 예측하고 평가합니다. 총 3편입니다.

[요즘 우아한 개발] 단위 테스트로 복잡한 도메인의 프론트엔드 프로젝트 정복하기

저는 복잡한 도메인의 서비스를 개발하는 개발자라면 공감할 만한 문제를 겪고 있습니다. 간단한 센터 정보와 상품 정보 테이블뿐이지만, 상품 정보에 들어가는 코드는 총 1,700줄이 넘습니다. 이렇게 도메인과 코드가 복잡해지면서 아래와 같은 걱정거리가 생겼습니다. 서비스가 살아 있고 요구사항은 계속 생기는데, 코드가 복잡해졌다고 개발자가 걱정하고 두려워하고만 있으면 안 되겠죠. 테스트를 진행해 이 두려움을 뚫어보겠습니다.

[실전 머신러닝] 로지스틱 회귀 – 타이타닉 생존자 예측하기 ❶

직접 로지스틱 회귀 분석 모델로 타이타닉 데이터셋을 분석해 생존자를 예측하고 작동 원리를 이해합니다. 또한 분류(Classification) 문제를 예측하고 평가합니다. 총 3편입니다.