반응형 ML & DL/책 & 강의36 [나는 리뷰어다] 러닝 깃허브 액션 "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 여러 프로젝트를 경험하면서 어떤 시스템을 구축하는 것 또한 중요하지만, 구축 후에 시스템을 유지보수하고, 운영해 나가는 게 더 중요하다는 것을 뼈저리게 느끼게 되죠. 아마 현업에 있는 모든 분이 공감하실 텐데요.특히 코드의 변경이 있는 경우 문서관리나 CI/CD 쪽은 여간 복잡하고 귀찮은 일이 아니어서 지금까지 많은 툴과 방법론들이 개발되어 온 것으로 알고 있습니다. 여전히 발전할 가능성이 아주 많은 분야인 듯합니다.그러나 깃헙의 액션 기능이 생기면서 그래도 훨씬 더 편리하게 CI/CD를 진행할 수 있을 것 같습니다. 솔직히 Github에 있던 정체 모를 action 아이콘에 대해 궁금하긴 했었지만 깊이 공부해 볼 생각이 없었거든요.그런데 .. 2024. 6. 23. Mastering Customer Segmentation with LLM 원본 링크: https://towardsdatascience.com/mastering-customer-segmentation-with-llm-3d9008235f41#3a33 Mastering Customer Segmentation with LLMUnlock advanced customer segmentation techniques using LLMs, and improve your clustering models with advanced techniquestowardsdatascience.comIntro고객 세분화 태스크는 여러 가지 방법으로 접근할 수 있습니다. 이 글에서는 클러스터를 정의하는 것뿐만 아니라 결과를 분석하는 고급 기법을 알려드리겠습니다. 이를 통해 클러스터링 문제를 해결할 수 있는 여러.. 2024. 6. 16. [나는 리뷰어다] 인사이드 머신러닝 인터뷰 "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 이 책을 저의 학습 데이터셋에 바칩니다.데이터셋이 없었다면아무것도 알 수 없었을 것입니다.첫 페이지에 보이는 글입니다. 이것만 봐도 저자가 '찐' 이라는 것이 느껴졌습니다. 제목에서 보이다시피 면접대비를 위한 책이지만, 면접을 준비하는 사람 뿐 아니라 머신러닝을 현업으로 하고 있는 모든 분들께도 분명 도움이 되는 내용들이 많습니다. ML 기본 지식, 시스템 설계, 인프라 설계 등 실무를 한다면 한번쯤 겪게 되는 문제들이 예상질문으로 나와있습니다.ML 분야의 면접은 특히 자료가 많이 없어서 준비할 때 막연했던 느낌이 듭니다. 정보의 불균형이 심해서 여러 커뮤니티에서 질문들을 하며 스스로 정리를 잘 했어야 했는데요. 이 책이 더 일찍 나왔다면 .. 2024. 4. 28. [나는 리뷰어다] 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 데이터 사이언스라고 하면 머신러닝이 먼저 떠오르지만, 사실 데이터 분석의 꽃은 바로 '인과관계'를 밝혀내는 일이라고 합니다. 성공적인 테크 기업들은 모두 제품 개발과 직원 성과 측정에 이 인과관계 분석을 활용하고 있죠. 그런데 이게 말처럼 쉽진 않다고 합니다. 어떤 데이터를 어떻게 모을지, 어떤 방법으로 분석할지 등을 꼼꼼히 따져봐야 해요. 제품마다 인과관계 분석 방법도 조금씩 달라지고요. 책에서는 인과추론이 왜 어려운지 설명하고, 인과추론을 위한 기초 개념부터 A/B 테스트부터 통제집단합성법까지 실무에서 쓰이는 다양한 분석 기법을 설명합니다. 그리고 이론 뿐 아니라 파이썬 코드도 함께 제공하기 때문에 실제 실무에서도 적용할 수 있도록 합니다.. 2024. 3. 24. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 9 다음 반응형
