과거 판매 데이터를 기반으로 향후 판매량을 예측하는 경진대회를 공략합니다. 탐색적 데이터 분석은 간단하게만 다룹니다. 대신 많은 시간을 피처 엔지니어링에 할애해서 성능 향상을 위한 파생 피처를 만들어봅니다. 이 과정에서 다양한 피처 엔지니어링 기법을 배울 수 있습니다.
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과거 판매 데이터를 기반으로 향후 판매량을 예측하는 경진대회를 공략합니다. 탐색적 데이터 분석은 간단하게만 다룹니다. 대신 많은 시간을 피처 엔지니어링에 할애해서 성능 향상을 위한 파생 피처를 만들어봅니다. 이 과정에서 다양한 피처 엔지니어링 기법을 배울 수 있습니다.
Read More경진대회를 푸는 데 필요한 주요 머신러닝 개념들을 요약·정리했습니다. 문제를 풀다가 언뜻 떠오르지 않는 개념이 있을 때 참고해주세요. 총 4편으로 준비했습니다.
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Read More그림이나 음악을 입력으로 주고 새로운 결과물을 출력하는 모델을 생성 모델이라고 부르는데, 가장 기본은 적대적 생성 신경망(GAN)입니다. 이번에는 사람 얼굴을 생성하는 GAN을 만들겠습니다.
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Read More모델이 예측한 값을 다시 모델의 입력으로 넣어주는 기법을 이용하면, 몇 가지 단어만 주어져도 문장을 적는 인공지능을 구현할 수 있습니다. 이번 글에서는 RNN의 발전 형태인 LSTM을 학습하여 문장을 쓰는 인공지능을 만들겠습니다.
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Read More우리는 데이터 과학자, 데이터 분석가, 개발자로 어디서든 데이터와 마주합니다. 데이터 분석의 본질을 달성하는 초식 4가지를 소개합니다.
Read More코로나보드의 프론트엔드와 백엔드의 전체적인 아키텍처를 파악하고, 이러한 아키텍처로 설계된 이유를 알아봅니다.
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