±¹³»µµ¼
Àü°øµµ¼/´ëÇб³Àç
°øÇаè¿
ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ
Á¤°¡ |
38,000¿ø |
---|
34,200¿ø (10%ÇÒÀÎ)
1,900P (5%Àû¸³)
ÇÒÀÎÇýÅÃ | |
---|---|
Àû¸³ÇýÅà |
|
|
|
Ãß°¡ÇýÅÃ |
|
À̺¥Æ®/±âȹÀü
¿¬°üµµ¼(56)
»óÇ°±Ç
ÀÌ»óÇ°ÀÇ ºÐ·ù
Ã¥¼Ò°³
ÀÚ¼¼ÇÑ ÀÌ·Ð ¼³¸í°ú ÆÄÀ̽㠽ǽÀÀ» ÅëÇØ ¸Ó½Å·¯´×À» ¿Ïº®ÇÏ°Ô ¹è¿ï ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù!
¡¶ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´× ¿Ïº® °¡À̵塷´Â ÀÌ·Ð À§ÁÖÀÇ ¸Ó½Å·¯´× Ã¥¿¡¼ Å»ÇÇÇØ ´Ù¾çÇÑ ½ÇÀü ¿¹Á¦¸¦ Á÷Á¢ ±¸ÇöÇØ º¸¸é¼ ¸Ó½Å·¯´×À» üµæÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¸¸µé¾ú½À´Ï´Ù. ij±Û°ú UCI ¸Ó½Å·¯´× ¸®Æ÷ÁöÅ丮¿¡¼ ³À̵µ°¡ ÀÖ´Â ½Ç½À µ¥ÀÌÅ͸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ½ÇÀü ¿¹Á¦¸¦ ±¸¼ºÇß°í, XGBoost, LightGBM, ½ºÅÂÅ· ±â¹ý µî ij±ÛÀÇ ¸¹Àº µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺿¡¼ ¾Ö¿ëÇÏ´Â ÃֽŠ¾Ë°í¸®Áò°ú ±â¹ý¿¡ ´ëÇØ ¸Å¿ì »ó¼¼ÇÏ°Ô ¼³¸íÇß½À´Ï´Ù. À̹ø °³Á¤ÆÇ¿¡¼´Â »çÀÌŶ·± ¹× ±âŸ ¶óÀ̺귯¸®ÀÇ ¾÷µ¥ÀÌÆ®¿¡ µû¸¥ Àü¹ÝÀûÀÎ ³»¿ë ¹× ¼Ò½ºÄÚµå ¾÷µ¥ÀÌÆ®¿Í ÇÔ²² ÁúÀÇ »çÇ×ÀÌ ¸¹Àº ºÎºÐµé¿¡ ´ëÇÑ »ó¼¼ÇÑ ¼³¸íÀ» Ãß°¡Çß½À´Ï´Ù.
ÃâÆÇ»ç ¼Æò
¡Ú ÀÌ Ã¥ÀÇ Æ¯Â¡ ¡Ú
¡Ý ºÐ·ù, ȸ±Í, Â÷¿ø Ãà¼Ò, Ŭ·¯½ºÅ͸µ µî ÇÙ½É ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò¿¡ ´ëÇÑ ±íÀÌ ÀÖ´Â ¼³¸í
¡Ý µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®, ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò Àû¿ë, ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×, ¼º´É Æò°¡ µî ÃÖÀû ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ ±¸¼º ¹æ¾È Á¦½Ã
¡Ý XGBoost, LightGBM, ½ºÅÂÅ· µî ¸Ó½Å·¯´× ÃֽŠ±â¹ý¿¡ ´ëÇÑ »ó¼¼ÇÑ ¼³¸í°ú È°¿ë¹ý
¡Ý ³À̵µ ³ôÀº ij±Û ¹®Á¦¸¦ Á÷Á¢ µû¶ó ÇØ º¸¸é¼ ½Ç¹« ¸Ó½Å·¯´× ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç °³¹ß ¹æ¹ý üµæ(»êźÅ׸£ ÀºÇà °í°´ ¸¸Á· ¿¹Ãø, ½Å¿ëÄ«µå »ç±â °ËÃâ, ºÎµ¿»ê °¡°Ý ¿¹Ãø °í±Þ ȸ±Í ±â¹ý, Mercari ¼îÇθô °¡°Ý ¿¹Ãø µî)
¡Ý ÅؽºÆ® ºÐ¼®°ú NLP¸¦ À§ÇÑ ±â¹Ý À̷аú ´Ù¾çÇÑ ½Ç½À ¿¹Á¦ Á¦°ø(ÅؽºÆ® ºÐ·ù, °¨¼º ºÐ¼®, ÅäÇÈ ¸ðµ¨¸µ, ¹®¼ À¯»çµµ, ¹®¼ ±ºÁýÈ¿Í À¯»çµµ, KoNLPy¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ³×À̹ö ¿µÈ °¨¼º ºÐ¼® µî)
¡Ý ´Ù¾çÇÑ Ãßõ ½Ã½ºÅÛÀ» Á÷Á¢ ÆÄÀ̽ã ÄÚµå·Î ±¸ÃàÇÏ´Â ¹ýÀ» Á¦°ø
¸ñÂ÷
¢Ã 1Àå: ÆÄÀ̽㠱â¹ÝÀÇ ¸Ó½Å·¯´×°ú »ýÅ°è ÀÌÇØ
1.1. ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ °³³ä
__¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ºÐ·ù
__µ¥ÀÌÅÍ ÀüÀï
__ÆÄÀ̽ã°ú R ±â¹ÝÀÇ ¸Ó½Å·¯´× ºñ±³
1.2. ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´× »ýÅ°踦 ±¸¼ºÇÏ´Â ÁÖ¿ä ÆÐÅ°Áö
__ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´×À» À§ÇÑ S/W ¼³Ä¡
1.3. ³ÑÆÄÀÌ
__³ÑÆÄÀÌ ndarray °³¿ä
__ndarrayÀÇ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
__ndarray¸¦ Æí¸®ÇÏ°Ô »ý¼ºÇϱâ - arange, zeros, ones
__ndarrayÀÇ Â÷¿ø°ú Å©±â¸¦ º¯°æÇÏ´Â reshape( )
__³ÑÆÄÀÌÀÇ ndarrayÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ¼±ÅÃÇϱâ - À妽Ì(Indexing)
__Çà·ÄÀÇ Á¤·Ä - sort( )¿Í argsort( )
__¼±Çü´ë¼ö ¿¬»ê - Çà·Ä ³»Àû°ú ÀüÄ¡ Çà·Ä ±¸Çϱâ
1.4. µ¥ÀÌÅÍ Çڵ鸵 - ÆÇ´Ù½º
__ÆÇ´Ù½º ½ÃÀÛ - ÆÄÀÏÀ» DataFrameÀ¸·Î ·Îµù, ±âº» API
__DataFrame°ú ¸®½ºÆ®, µñ¼Å³Ê¸®, ³ÑÆÄÀÌ ndarray »óÈ£ º¯È¯
__DataFrameÀÇ Ä÷³ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® »ý¼º°ú ¼öÁ¤
__DataFrame µ¥ÀÌÅÍ »èÁ¦
__Index °´Ã¼
__µ¥ÀÌÅÍ ¼¿·º¼Ç ¹× ÇÊÅ͸µ
__Á¤·Ä, Aggregation ÇÔ¼ö, GroupBy Àû¿ë
__°á¼Õ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®Çϱâ
__apply lambda ½ÄÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø
1.5. Á¤¸®
¢Ã 2Àå: »çÀÌŶ·±À¸·Î ½ÃÀÛÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´×
2.1. »çÀÌŶ·± ¼Ò°³¿Í Ư¡
2.2. ù ¹ø° ¸Ó½Å·¯´× ¸¸µé¾î º¸±â - º×²É Ç°Á¾ ¿¹ÃøÇϱâ
2.3. »çÀÌŶ·±ÀÇ ±â¹Ý ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ÀÍÈ÷±â
__Estimator ÀÌÇØ ¹× fit( ), predict( ) ¸Þ¼µå
__»çÀÌŶ·±ÀÇ ÁÖ¿ä ¸ðµâ
__³»ÀåµÈ ¿¹Á¦ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®
2.4. Model Selection ¸ðµâ ¼Ò°³
__ÇнÀ/Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ºÐ¸® - train_test_split()
__±³Â÷ °ËÁõ
__GridSearchCV - ±³Â÷ °ËÁõ°ú ÃÖÀû ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×À» ÇÑ ¹ø¿¡
2.5. µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
__µ¥ÀÌÅÍ ÀÎÄÚµù
__ÇÇó ½ºÄÉÀϸµ°ú Á¤±ÔÈ
__StandardScaler
__MinMaxScaler
__ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍÀÇ ½ºÄÉÀϸµ º¯È¯ ½Ã À¯ÀÇÁ¡
2.6. »çÀÌŶ·±À¸·Î ¼öÇàÇϴ ŸÀÌŸ´Ð »ýÁ¸ÀÚ ¿¹Ãø
2.7. Á¤¸®
¢Ã 3Àå: Æò°¡
3.1. Á¤È®µµ(Accuracy)
3.2. ¿ÀÂ÷ Çà·Ä
3.3. Á¤¹Ðµµ¿Í ÀçÇöÀ²
__Á¤¹Ðµµ/ÀçÇöÀ² Æ®·¹À̵å¿ÀÇÁ
__Á¤¹Ðµµ¿Í ÀçÇöÀ²ÀÇ ¸ÍÁ¡
3.4. F1 ½ºÄÚ¾î
3.5. ROC °î¼±°ú AUC
3.6. ÇǸ¶ Àεð¾ð ´ç´¢º´ ¿¹Ãø
3.7. Á¤¸®
¢Ã 4Àå: ºÐ·ù
4.1. ºÐ·ù(Classification)ÀÇ °³¿ä
4.2. °áÁ¤ Æ®¸®
__°áÁ¤ Æ®¸® ¸ðµ¨ÀÇ Æ¯Â¡
__°áÁ¤ Æ®¸® ÆĶó¹ÌÅÍ
__°áÁ¤ Æ®¸® ¸ðµ¨ÀÇ ½Ã°¢È
__°áÁ¤ Æ®¸® °úÀûÇÕ(Overfitting)
__°áÁ¤ Æ®¸® ½Ç½À - »ç¿ëÀÚ Çൿ ÀÎ½Ä µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®
4.3. ¾Ó»óºí ÇнÀ
__¾Ó»óºí ÇнÀ °³¿ä
__º¸Æà À¯Çü - ÇÏµå º¸ÆÃ(Hard Voting)°ú ¼ÒÇÁÆ® º¸ÆÃ(Soft Voting)
__º¸Æà ºÐ·ù±â(Voting Classifier)
4.4. ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®
__·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®ÀÇ °³¿ä ¹× ½Ç½À
__·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ¹× Æ©´×
4.5. GBM(Gradient Boosting Machine)
__GBMÀÇ °³¿ä ¹× ½Ç½À
__GBM ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ¹× Æ©´×
4.6. XGBoost(eXtra Gradient Boost)
__XGBoost °³¿ä
__XGBoost ¼³Ä¡Çϱâ
__ÆÄÀ̽㠷¡ÆÛ XGBoost ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ
__ÆÄÀ̽㠷¡ÆÛ XGBoost Àû¿ë - À§½ºÄܽŠÀ¯¹æ¾Ï ¿¹Ãø
__»çÀÌŶ·± ·¡ÆÛ XGBoostÀÇ °³¿ä ¹× Àû¿ë
4.7. LightGBM
__LightGBM ¼³Ä¡
__LightGBM ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ
__ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´× ¹æ¾È
__ÆÄÀ̽㠷¡ÆÛ LightGBM°ú »çÀÌŶ·± ·¡ÆÛ XGBoost, LightGBM ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ºñ±³
__LightGBM Àû¿ë - À§½ºÄܽŠÀ¯¹æ¾Ï ¿¹Ãø
4.8. ºÐ·ù ½Ç½À - ij±Û »êźµ¥¸£ °í°´ ¸¸Á· ¿¹Ãø
__µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
__XGBoost ¸ðµ¨ ÇнÀ°ú ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×
__LightGBM ¸ðµ¨ ÇнÀ°ú ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×
4.9. ºÐ·ù ½Ç½À - ij±Û ½Å¿ëÄ«µå »ç±â °ËÃâ
__¾ð´õ »ùÇøµ°ú ¿À¹ö »ùÇøµÀÇ ÀÌÇØ
__µ¥ÀÌÅÍ ÀÏÂ÷ °¡°ø ¹× ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡
__µ¥ÀÌÅÍ ºÐÆ÷µµ º¯È¯ ÈÄ ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡
__ÀÌ»óÄ¡ µ¥ÀÌÅÍ Á¦°Å ÈÄ ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡
__SMOTE ¿À¹ö »ùÇøµ Àû¿ë ÈÄ ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡
4.10. ½ºÅÂÅ· ¾Ó»óºí
__±âº» ½ºÅÂÅ· ¸ðµ¨
__CV ¼¼Æ® ±â¹ÝÀÇ ½ºÅÂÅ·
4.11. Á¤¸®
¢Ã 5Àå: ȸ±Í
5.1. ȸ±Í ¼Ò°³
5.2. ´Ü¼ø ¼±Çü ȸ±Í¸¦ ÅëÇÑ È¸±Í ÀÌÇØ
5.3. ºñ¿ë ÃÖ¼ÒÈÇϱâ - °æ»ç ÇÏ°¹ý(Gradient Descent) ¼Ò°³
5.4. »çÀÌŶ·± LinearRegressionÀ» ÀÌ¿ëÇÑ º¸½ºÅÏ ÁÖÅà °¡°Ý ¿¹Ãø
__LinearRegression Ŭ·¡½º - Ordinary Least Squares
__ȸ±Í Æò°¡ ÁöÇ¥
__LinearRegressionÀ» ÀÌ¿ëÇØ º¸½ºÅÏ ÁÖÅà °¡°Ý ȸ±Í ±¸Çö
5.5. ´ÙÇ× È¸±Í¿Í °ú(´ë)ÀûÇÕ/°ú¼ÒÀûÇÕ ÀÌÇØ
__´ÙÇ× È¸±Í ÀÌÇØ
__´ÙÇ× È¸±Í¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ °ú¼ÒÀûÇÕ ¹× °úÀûÇÕ ÀÌÇØ
__ÆíÇâ-ºÐ»ê Æ®·¹À̵å¿ÀÇÁ(Bias-Variance Trade off)
5.6. ±ÔÁ¦ ¼±Çü ¸ðµ¨ - ¸´Áö, ¶ó½î, ¿¤¶ó½ºÆ½³Ý
__±ÔÁ¦ ¼±Çü ¸ðµ¨ÀÇ °³¿ä
__¸´Áö ȸ±Í
__¶ó½î ȸ±Í
__¿¤¶ó½ºÆ½³Ý ȸ±Í
__¼±Çü ȸ±Í ¸ðµ¨À» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯
5.7. ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í
5.8. ȸ±Í Æ®¸®
5.9. ȸ±Í ½Ç½À - ÀÚÀü°Å ´ë¿© ¼ö¿ä ¿¹Ãø
__µ¥ÀÌÅÍ Å¬·»Â¡ ¹× °¡°ø
__·Î±× º¯È¯, ÇÇó ÀÎÄÚµù°ú ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡
5.10. ȸ±Í ½Ç½À - ij±Û ÁÖÅà °¡°Ý: °í±Þ ȸ±Í ±â¹ý
__µ¥ÀÌÅÍ »çÀü ó¸®(Preprocessing)
__¼±Çü ȸ±Í ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡
__ȸ±Í Æ®¸® ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡
__ȸ±Í ¸ðµ¨ÀÇ ¿¹Ãø °á°ú È¥ÇÕÀ» ÅëÇÑ ÃÖÁ¾ ¿¹Ãø
__½ºÅÂÅ· ¾Ó»óºí ¸ðµ¨À» ÅëÇÑ È¸±Í ¿¹Ãø
5.11. Á¤¸®
¢Ã 6Àå: Â÷¿ø Ãà¼Ò
6.1. Â÷¿ø Ãà¼Ò(Dimension Reduction) °³¿ä
6.2. PCA(Principal Component Analysis)
__PCA °³¿ä
6.3. LDA(Linear Discriminant Analysis)
__LDA °³¿ä
__º×²É µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®¿¡ LDA Àû¿ëÇϱâ
6.4. SVD(Singular Value Decomposition)
__SVD °³¿ä
__»çÀÌŶ·± TruncatedSVD Ŭ·¡½º¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ º¯È¯
6.5. NMF(Non-Negative Matrix Factorization)
__NMF °³¿ä
6.6. Á¤¸®
¢Ã 7Àå: ±ºÁýÈ
7.1. K-Æò±Õ ¾Ë°í¸®Áò ÀÌÇØ
__»çÀÌŶ·± KMeans Ŭ·¡½º ¼Ò°³
__K-Æò±ÕÀ» ÀÌ¿ëÇÑ º×²É µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ±ºÁýÈ
__±ºÁýÈ ¾Ë°í¸®Áò Å×½ºÆ®¸¦ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º
7.2. ±ºÁý Æò°¡(Cluster Evaluation)
__½Ç·ç¿§ ºÐ¼®ÀÇ °³¿ä
__º×²É µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ±ºÁý Æò°¡
__±ºÁýº° Æò±Õ ½Ç·ç¿§ °è¼öÀÇ ½Ã°¢È¸¦ ÅëÇÑ ±ºÁý °³¼ö ÃÖÀûÈ ¹æ¹ý
7.3. Æò±Õ À̵¿
__Æò±Õ À̵¿(Mean Shift)ÀÇ °³¿ä
7.4. GMM(Gaussian Mixture Model)
__GMM(Gaussian Mixture Model) ¼Ò°³
__GMMÀ» ÀÌ¿ëÇÑ º×²É µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ±ºÁýÈ
__GMM°ú K-Æò±ÕÀÇ ºñ±³
7.5. DBSCAN
__DBSCAN °³¿ä
__DBSCAN Àû¿ëÇϱâ - º×²É µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®
__DBSCAN Àû¿ëÇϱâ - make_circles( ) µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®
7.6. ±ºÁýÈ ½Ç½À - °í°´ ¼¼±×¸ÕÅ×À̼Ç
__°í°´ ¼¼±×¸ÕÅ×À̼ÇÀÇ Á¤ÀÇ¿Í ±â¹ý
__µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ·Îµù°ú µ¥ÀÌÅÍ Å¬·»Â¡
__RFM ±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø
__RFM ±â¹Ý °í°´ ¼¼±×¸ÕÅ×À̼Ç
7.7. Á¤¸®
¢Ã 8Àå: ÅؽºÆ® ºÐ¼®
NLPÀÌ³Ä ÅؽºÆ® ºÐ¼®À̳Ä?
8.1. ÅؽºÆ® ºÐ¼® ÀÌÇØ
__ÅؽºÆ® ºÐ¼® ¼öÇà ÇÁ·Î¼¼½º
__ÆÄÀ̽㠱â¹ÝÀÇ NLP, ÅؽºÆ® ºÐ¼® ÆÐÅ°Áö
8.2. ÅؽºÆ® »çÀü Áغñ ÀÛ¾÷(ÅؽºÆ® Àüó¸®) - ÅؽºÆ® Á¤±ÔÈ
__Ŭ·»Â¡
__ÅؽºÆ® ÅäÅ«È
__½ºÅé ¿öµå Á¦°Å
__Stemming°ú Lemmatization
8.3. Bag of Words - BOW
__BOW ÇÇó º¤ÅÍÈ
__»çÀÌŶ·±ÀÇ Count ¹× TF-IDF º¤ÅÍÈ ±¸Çö: CountVectorizer, TfidfVectorizer
__BOW º¤ÅÍȸ¦ À§ÇÑ Èñ¼Ò Çà·Ä
__Èñ¼Ò Çà·Ä - COO Çü½Ä
__Èñ¼Ò Çà·Ä - CSR Çü½Ä
8.4. ÅؽºÆ® ºÐ·ù ½Ç½À - 20 ´º½º±×·ì ºÐ·ù
__ÅؽºÆ® Á¤±ÔÈ
__ÇÇó º¤ÅÍÈ º¯È¯°ú ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡
__»çÀÌŶ·± ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ(Pipeline) »ç¿ë ¹× GridSearchCV¿ÍÀÇ °áÇÕ
8.5. °¨¼º ºÐ¼®
__°¨¼º ºÐ¼® ¼Ò°³
__ÁöµµÇнÀ ±â¹Ý °¨¼º ºÐ¼® ½Ç½À - IMDB ¿µÈÆò
__ºñÁöµµÇнÀ ±â¹Ý °¨¼º ºÐ¼® ¼Ò°³
__SentiWordNetÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °¨¼º ºÐ¼®
__VADER¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ °¨¼º ºÐ¼®
8.6. ÅäÇÈ ¸ðµ¨¸µ(Topic Modeling) - 20 ´º½º±×·ì
8.7. ¹®¼ ±ºÁýÈ ¼Ò°³¿Í ½Ç½À(Opinion Review µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®)
__¹®¼ ±ºÁýÈ °³³ä
__Opinion Review µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¹®¼ ±ºÁýÈ ¼öÇàÇϱâ
__±ºÁýº° ÇÙ½É ´Ü¾î ÃßÃâÇϱâ
8.8. ¹®¼ À¯»çµµ
__¹®¼ À¯»çµµ ÃøÁ¤ ¹æ¹ý - ÄÚ»çÀÎ À¯»çµµ
__µÎ º¤ÅÍ »çÀÕ°¢
__Opinion Review µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¹®¼ À¯»çµµ ÃøÁ¤
8.9. ÇÑ±Û ÅؽºÆ® ó¸® - ³×À̹ö ¿µÈ ÆòÁ¡ °¨¼º ºÐ¼®
__ÇÑ±Û NLP ó¸®ÀÇ ¾î·Á¿ò
__KoNLPy ¼Ò°³
__µ¥ÀÌÅÍ ·Îµù
8.10. ÅؽºÆ® ºÐ¼® ½Ç½À-ij±Û Mercari Price Suggestion Challenge
__µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
__ÇÇó ÀÎÄÚµù°ú ÇÇó º¤ÅÍÈ
__¸´Áö ȸ±Í ¸ðµ¨ ±¸Ãà ¹× Æò°¡
__LightGBM ȸ±Í ¸ðµ¨ ±¸Ãà°ú ¾Ó»óºíÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÃÖÁ¾ ¿¹Ãø Æò°¡
8.11. Á¤¸®
¢Ã 9Àå: Ãßõ ½Ã½ºÅÛ
9.1. Ãßõ ½Ã½ºÅÛÀÇ °³¿ä¿Í ¹è°æ
__Ãßõ ½Ã½ºÅÛÀÇ °³¿ä
__¿Â¶óÀÎ ½ºÅä¾îÀÇ Çʼö ¿ä¼Ò, Ãßõ ½Ã½ºÅÛ
__Ãßõ ½Ã½ºÅÛÀÇ À¯Çü
9.2. ÄÜÅÙÃ÷ ±â¹Ý ÇÊÅ͸µ Ãßõ ½Ã½ºÅÛ
9.3. ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ
9.4. ÀáÀç ¿äÀÎ Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ
__ÀáÀç ¿äÀÎ Çù¾÷ ÇÊÅ͸µÀÇ ÀÌÇØ
__Çà·Ä ºÐÇØÀÇ ÀÌÇØ
__È®·üÀû °æ»ç ÇÏ°¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Çà·Ä ºÐÇØ
9.5. ÄÜÅÙÃ÷ ±â¹Ý ÇÊÅ͸µ ½Ç½À - TMDB 5000 ¿µÈ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®
__À帣 ¼Ó¼ºÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¿µÈ ÄÜÅÙÃ÷ ±â¹Ý ÇÊÅ͸µ
__µ¥ÀÌÅÍ ·Îµù ¹× °¡°ø
__À帣 ÄÜÅÙÃ÷ À¯»çµµ ÃøÁ¤
__À帣 ÄÜÅÙÃ÷ ÇÊÅ͸µÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¿µÈ Ãßõ
9.6. ¾ÆÀÌÅÛ ±â¹Ý ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ ½Ç½À
__µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø ¹× º¯È¯
__¿µÈ °£ À¯»çµµ »êÃâ
__¾ÆÀÌÅÛ ±â¹Ý ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô Çù¾÷ ÇÊÅ͸µÀ¸·Î °³ÀÎÈµÈ ¿µÈ Ãßõ
9.7. Çà·Ä ºÐÇظ¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÀáÀç ¿äÀÎ Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ ½Ç½À
9.8. ÆÄÀ̽ã Ãßõ ½Ã½ºÅÛ ÆÐÅ°Áö - Surprise
__Surprise ÆÐÅ°Áö ¼Ò°³
__Surprise¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Ãßõ ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà
__Surprise ÁÖ¿ä ¸ðµâ ¼Ò°³
__Surprise Ãßõ ¾Ë°í¸®Áò Ŭ·¡½º
__º£À̽º¶óÀÎ ÆòÁ¡
__±³Â÷ °ËÁõ°ú ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×
__Surprise¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ °³ÀÎÈ ¿µÈ Ãßõ ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà
9.9. Á¤¸®
°ü·ÃÀ̹ÌÁö
ÀúÀÚ¼Ò°³
»ý³â¿ùÀÏ | - |
---|
ÀúÀÚ ±Çö¹ÎÀº ¿£ÄÚ¾Æ ÄÁ¼³ÆÃ, Çѱ¹ ¿À¶óŬÀ» °ÅÃÄ ÇöÀç kx systems¿¡¼ °í¼º´É Àθ޸𸮠DBÀÎ kdb+ÀÇ Machine Learning ÄÁ¼³ÅÏÆ®·Î ±Ù¹« ÁßÀÌ´Ù. Áö³ 20³â°£ 50¿© °³ ÀÌ»óÀÇ ÁÖ¿ä °í°´»ç¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍÄÁ¼³Æà ºÐ¾ß¿¡ ¸ÅÁøÇØ ¿ÔÀ¸¸ç, ÃÖ±Ù ¸î ³â°£Àº AI ±â¹ÝÀÇ Advanced Analytics ºÐ¾ß¿¡ ÁýÁßÇÏ°í ÀÖ´Ù.
ÀúÀÚÀÇ ´Ù¸¥Ã¥
Àüüº¸±âÁÖ°£·©Å·
´õº¸±â»óÇ°Á¤º¸Á¦°ø°í½Ã
À̺¥Æ® ±âȹÀü
ÀÌ »óÇ°ÀÇ ½Ã¸®Áî
(ÃÑ 56±Ç / ÇöÀ籸¸Å °¡´Éµµ¼ 55±Ç)
Àü°øµµ¼/´ëÇб³Àç ºÐ¾ß¿¡¼ ¸¹Àº ȸ¿øÀÌ ±¸¸ÅÇÑ Ã¥
ÆǸÅÀÚÁ¤º¸
»óÈ£ |
(ÁÖ)±³º¸¹®°í |
---|---|
´ëÇ¥ÀÚ¸í |
¾Èº´Çö |
»ç¾÷ÀÚµî·Ï¹øÈ£ |
102-81-11670 |
¿¬¶ôó |
1544-1900 |
ÀüÀÚ¿ìÆíÁÖ¼Ò |
callcenter@kyobobook.co.kr |
Åë½ÅÆǸž÷½Å°í¹øÈ£ |
01-0653 |
¿µ¾÷¼ÒÀçÁö |
¼¿ïƯº°½Ã Á¾·Î±¸ Á¾·Î 1(Á¾·Î1°¡,±³º¸ºôµù) |
±³È¯/ȯºÒ
¹ÝÇ°/±³È¯ ¹æ¹ý |
¡®¸¶ÀÌÆäÀÌÁö > Ãë¼Ò/¹ÝÇ°/±³È¯/ȯºÒ¡¯ ¿¡¼ ½Åû ¶Ç´Â 1:1 ¹®ÀÇ °Ô½ÃÆÇ ¹× °í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)¿¡¼ ½Åû °¡´É |
---|---|
¹ÝÇ°/±³È¯°¡´É ±â°£ |
º¯½É ¹ÝÇ°ÀÇ °æ¿ì Ãâ°í¿Ï·á ÈÄ 6ÀÏ(¿µ¾÷ÀÏ ±âÁØ) À̳»±îÁö¸¸ °¡´É |
¹ÝÇ°/±³È¯ ºñ¿ë |
º¯½É ȤÀº ±¸¸ÅÂø¿À·Î ÀÎÇÑ ¹ÝÇ°/±³È¯Àº ¹Ý¼Û·á °í°´ ºÎ´ã |
¹ÝÇ°/±³È¯ ºÒ°¡ »çÀ¯ |
·¼ÒºñÀÚÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¼Õ½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì ·¼ÒºñÀÚÀÇ »ç¿ë, Æ÷Àå °³ºÀ¿¡ ÀÇÇØ »óÇ° µîÀÇ °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì ·º¹Á¦°¡ °¡´ÉÇÑ »óÇ° µîÀÇ Æ÷ÀåÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì ·½Ã°£ÀÇ °æ°ú¿¡ ÀÇÇØ ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÑ Á¤µµ·Î °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì ·ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼ÀÇ ¼ÒºñÀÚº¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·üÀÌ Á¤ÇÏ´Â ¼ÒºñÀÚ Ã»¾àöȸ Á¦ÇÑ ³»¿ë¿¡ ÇØ´çµÇ´Â °æ¿ì |
»óÇ° Ç°Àý |
°ø±Þ»ç(ÃâÆÇ»ç) Àç°í »çÁ¤¿¡ ÀÇÇØ Ç°Àý/Áö¿¬µÉ ¼ö ÀÖÀ½ |
¼ÒºñÀÚ ÇÇÇغ¸»ó |
·»óÇ°ÀÇ ºÒ·®¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯, A/S, ȯºÒ, Ç°Áúº¸Áõ ¹× ÇÇÇغ¸»ó µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á ±âÁØ (°øÁ¤°Å·¡À§¿øȸ °í½Ã)¿¡ ÁØÇÏ¿© ó¸®µÊ ·´ë±Ý ȯºÒ ¹× ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó±Ý Áö±Þ Á¶°Ç, ÀýÂ÷ µîÀº ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼ÀǼҺñÀÚ º¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·ü¿¡ µû¶ó ó¸®ÇÔ |
(ÁÖ)ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä¿¸Ó½º´Â ȸ¿ø´ÔµéÀÇ ¾ÈÀü°Å·¡¸¦ À§ÇØ ±¸¸Å±Ý¾×, °áÁ¦¼ö´Ü¿¡ »ó°ü¾øÀÌ (ÁÖ)ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä¿¸Ó½º¸¦ ÅëÇÑ ¸ðµç °Å·¡¿¡ ´ëÇÏ¿©
(ÁÖ)KGÀ̴Ͻýº°¡ Á¦°øÇÏ´Â ±¸¸Å¾ÈÀü¼ºñ½º¸¦ Àû¿ëÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
¹è¼Û¾È³»
±³º¸¹®°í »óÇ°Àº Åùè·Î ¹è¼ÛµÇ¸ç, Ãâ°í¿Ï·á 1~2Àϳ» »óÇ°À» ¹Þ¾Æ º¸½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä »óÇ°À» ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
±ººÎ´ë, ±³µµ¼Ò µî ƯÁ¤±â°üÀº ¿ìü±¹ Åù踸 ¹è¼Û°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
¹è¼Ûºñ´Â ¾÷ü ¹è¼Ûºñ Á¤Ã¥¿¡ µû¸¨´Ï´Ù.