매년 가을이면 미국 전역의 고속도로, 주택가, 뒷길은 노란색으로 물듭니다. 여름 방학이 끝난 후, 질서 정연하고 조심스럽게 학생들을 학교로 데려가는 통학 버스 때문인데요. 보스턴 공립 학교(BPS; Boston Public Schools)는 지난 학기 동안 매일 버스 650대로 총 4만5,000마일을 달려 2만5,000명의 학생들을 통학시켰습니다. 해당 지역은 전국에서 가장 오래된 공립 학교 구역으로, 이 버스들은
모바일 퍼스트(Mobile First)를 넘어선 모바일 온리(Mobile only) 시대입니다. 스마트폰이나 태블릿 PC로 언제 어디서나 온라인 쇼핑몰, 모바일 앱, 소셜 미디어 등 다양한 플랫폼을 통해 정보를 검색, 공유하고 제품을 구매할 수 있죠. 이처럼 기업이 고객과 만나는 접점은 그 어느 때보다 다양해지고 있으며, 그만큼 고객의 요구와 기대의 변화에 귀를 기울이고 재빠르게 대응해야 할 필요성이
현존 최고의 데이터 과학자들이 뽑은 머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스! 그 두 번째 시간입니다. 시리즈를 처음 접하시는 경우 블로그 1탄을 참고해주세요. 기본기 다지기 희귀한 이벤트 탐지하기 수많은 모델 결합하기 모델 적용하기 국소 최적해에 빠지는 것을 방지하기 위해 모델 오토튜닝하기 시간 효과(temporal effect) 관리하기 '일반화' 이해하기 Chapter 5. 국소 최적해에 빠지는 것을 방지하기
