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“어떤 알고리즘을 사용해야 할까요?” 수많은 종류의 머신러닝 알고리즘을 맞닥뜨린 초급자 분들이 가장 많이 물어보는 전형적인 질문인데요. 사실 이 질문에 대한 답변은 하단 내용을 비롯한 수많은 요인에 따라 달라집니다. 데이터의 크기, 품질, 특성 가용 연산(계산) 시간 작업의 긴급성 데이터를 이용해 하고 싶은 것 그렇기에 숙련된 데이터 과학자(Data scientist)조차도 여러 알고리즘을 직접
Analytics-driven forecasting means more than measuring trend and seasonality. It includes all categories of methods (e.g. exponential smoothing, dynamic regression, ARIMA, ARIMA(X), unobserved component models, and more), including artificial intelligence, but not necessarily deep learning algorithms. That said, deep learning algorithms like neural networks can also be used for demand forecasting,
This is the fifth post in my series of machine learning best practices. Hyperparameters are the algorithm options one "turns and tunes" when building a learning model. Hyperparameters cannot be learned using that algorithm. So, these parameters need to be assigned before training of the model. A lot of manual
