불균형 데이터셋 3가지 방법, 머신 러닝 프로젝트에서 어떻게 다룰까?
데이터 분석 프로젝트에서 한 번쯤은 겪어보셨을 문제가 데이터 불균형입니다. 이런 경우 좀 난감한 상황이 되는데요. 오늘은 …
데이터 분석
머신러닝 등 데이터 분석에 대한 내용입니다.
입찰 탄력성, 에드센스 수익을 좌우하는 마법의 계산법
수익형 블로그를 하다보면 클릭 당 비용(CPC)인 광고 단가에 집착하게 되는데요. 예를 들어, 구글 애드워즈에서 검색 광고를 …
시계열 예측, ARIMA, SARIMA, LSTM 모델 비교 분석?
시계열 예측(Time Series Forecasting)이라는 용어에 얼마나 익숙하신가요? 이번 글에서는 일상에서, 그리고 비즈니스에서 그 중요성이 점점 커지고 …
완전 이진 트리, 트리 순회의 개념 및 시간 복잡성 분석
트리 기반 모델들이 머신러닝에 주를 이루고 있습니다. 예를 들어, xgboost, Light gbm 등 모두 decision tree를 …
강화 학습으로 재고 관리 최적화, 실전 Python 가이드
여러분은 강화 학습이 무엇인지 아시나요? 강화 학습(Reinforcement Learning, RL이라고 부르기도 함)은 일련의 의사 결정을 통해 누적 …
트랜스포머 모델, 왜 이렇게 대단할까? 초보자도 이해할 수 있는 친절한 설명
Transformer(트랜스포머)가 과연 마지막 모델일까? 최근 가장 잘나가는 모델은 단연코 ‘트랜스포머’입니다. 데이터 사이언스 분야를 모르는 사람들은 트랜스포머 …
MLflow를 이용 MLOps: 머신 러닝 모델 운영과 배포 까지
머신 러닝 모델을 실제 환경에 배포하고 운영하는 과정은 생각보다 복잡하고 까다로운데요. 다행히 이러한 복잡함을 단순화하고 자동화하는 …