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metashower.egloos.com
12:28
metashower.egloos.com
메타샤워 연구소
http://metashower.egloos.com/
인공지능, 딥러닝, 머신러닝, 데이터마이닝, 데이터분석 관련 모든 내용에 대한 언쟁은 환영합니다.
저작도구: Egloos
최종 피드 수집: 2025-05-08 21:17
전체 (12)
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[Django] 장고 settings.py의 거의 모든것
이글은 https://docs.djangoproject.com/en/3.2/ref/settings/ 을 해독해놨다고 생각해도 무방하다. 필요한것이 있으면 Ctrl + F 로 찾아보길.
ABSOLUTE_URL_OVERRIDES
절
Django
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[Python] anaconda vs pipenv 비교해보았다. 6가지
Anaconda VS pipenv
개발환경과 배포환경간에 사용되는 패키지와 버전들을 잘 관리해줄 필요가 있다.
node.js를 사용한다면 package.json으로 프로젝트마다 사용되는 패키지들을 관리할수 있고,
Spring이나
Django
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[ADsP 요약정리] 2. 데이터 분석 기획
1. 데이터 분석 기획
1) 분석 방향성 도착
- 분석 기획 : 분석과제정의, 관리방안 사전 계획
- 고려 사항 : 데이터에 대한 고려 (확보, 유형), 활용방안, 유즈케이스, 장애요소 대책
2) 분석 방법론
- KDD :
ADsP
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[ADsP 요약정리] 1. 데이터의 이해
1. 데이터의 이해
1) 데이터
- 존재적 틍성 : 객관성 사실
- 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거
2) 특정
- 정성적 데이터 : 언어, 문자, 사람의 감정, (수치화 하거나 측정할 수 없는 데이터
ADsP
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데이터를 받으면 제일 먼저 해야할 일
모든 데이터에 행해야할 분석
1. 데이터 내용, 구조, 타입을 파악해야한다.
R에서 dplyr::glimpse() 함수가 유용하다.
데이터 구조를 파악할 수 있는 str(),
데이터의 맨 앞 부분을 보여주는 head(),
Data Analytics
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41. 침묵의 나선 이론
왜 '유재석 열풍'에 반론을 제기 할 수 없는가?
우리 인간은 사회적 동물이다. 루이는 사회적 존재로 주위 환경에서 고립되는것을 두려워한다. 그래서 사회에서 격리되지 않고 존경과 인기를 잃지 않게 위해서 우리는 끊임없이 자신의 주
Emotions dictatorship
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데이터 분석에서 나오는 수학 - 코사인 유사도
코사인 유사도
벡터공간 ( Vector Space ) 는 우리가 가지고 있는 데이터를 좌표계에 표현하기 위해 나온 개념이다.
음성데이터든, 이미지 데이터든, 문서 데이터든 해당 데이터가 가지고 있는 특성을 x,y축 또는 x,y,z
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데이터 분석에서 나오는 수학 - 유클리디안 거리
유클리디안 거리
아래 그림에서 초록색 이 유클리드 거리이다.
유클리디안 거리는 유클리드라는 수학자가 고안해낸 이론이다.
최대공약수를 계산하는 유클리드 호제법으로 유명한 분이다.
유클리디안 거리의 다른이름으로 L2 Distance
Data Analytics
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데이터 분석에서 나오는 수학 - 맨하탄 거리
맨하탄 거리
아래 그림에서 빨간색, 노란색, 파란색이 모두 맨하탄 거리 이다.
19세기 수학자 헤르만 민코프스키가 고안한 용어 이다.
다른 말로는 택시거리, L1 거리, 시가지 거리 라고도 한다.
이렇게 불리는 이유는 미국의 맨
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Apache Mahout 이란?
머하웃 이란?
아파치 머하웃은 아파치 소프트웨어 재단의 한 프로젝트로서 분산처리가 가능하고 확장성을 가진 기계학습용 라이브러리이다.
맵리듀스를 이용하는 아파치 하둡위에 적용되며 비슷한 특성을 가진 데이터들을 분류(Classific
Big Data Computing
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개인화 추천기술 적용 - 연동할 데이터를 어떻게 다룰것인가?
개인화 추천기술 적용
연동데이터 종류와 연동방식
디지털 마케팅 채널이 증가하고 컨텐츠 양이 폭발적으로 늘어남에 따라 개인화 추천기능을 적용하는 사이트가 많아지고이다. 따라서 추천 기술을 제공하고 있는 업체도 증가하고 있다. 추천기
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개인화 추천시스템의 추가 고려사항
3. 추천효과를 높이기 위해 추가적으로 고려해야 하는것
이제까지는 추천 시나리오는 러떻게 적용할것인가 중심으로 설명하였는데 추천 효과를 높이기 위해서는 UX관점에서 다양한 검토도 필요하다. 특히 추천영역을 노출할때 제공하는 추천
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