현존 최고의 데이터 과학자들이 뽑은 머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스! 그 대망의 마지막 시간입니다. 이전 블로그를 통해 다양한 유형의 모델을 결합하는 방법을 소개해드렸다면, 오늘은 다양한 유형의 데이터를 결합하고, 모델의 다양한 변수를 활용하는 방법에 대해 이야기하고자 합니다. 이전 시리즈를 놓치셨나요? 블로그 1탄, 블로그 2탄을 참고해주세요. 기본기 다지기 희귀한 이벤트 탐지하기 수많은 모델 결합하기 모델

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

1980년대 후반에만 해도 머신러닝(machine learning)이나 데이터 과학자와 같은 개념은 없었습니다. 대신 통계, 분석, 데이터 마이닝, 데이터 모델링과 같은 단어가 사용됐는데요. 이후 글로벌 기업들은 30년 이상 머신러닝 모델을 연구해 왔으며, 페이스북의 이미지 인식 소프트웨어, 아마존의 음성 비서 알렉사, KT의 인공지능 서비스 기가 지니(GiGA Genie)까지 그 결과들이 연이어 쏟아지고 있죠! 이러한 결실