CS/MachineLearning61 ML System Design https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub - mercari/ml-system-design-pattern: System design patterns for machine learning System design patterns for machine learning. Contribute to mercari/ml-system-design-pattern development by creating an account on GitHub. github.com 2022. 5. 10. 딥러닝 유지 보수 과정 https://towardsdatascience.com/life-of-a-model-after-deployment-bae52eb83b75 Life of a model after deployment Monitoring Machine Learning models when you don’t have access to ground truth labels towardsdatascience.com https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/10/deployed-machine-learning-model-post-production-monitoring/ A Machine Learning Leader's Guide to Post-Deployment Monitoring What happen.. 2022. 5. 5. XAI 설명가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 p.2 2016년 여름, 다르파에서 인공지능과 관련된 프로젝트가 하나 등장한다. 이 문건의 문서 번호는 BAA-16-53, 제목은 '익스플레이너블 인공지능(Explainable Artificial Intelligence, XAI)', 우리말로 '설명 가능한 인공지능'이다. 설명 가능한 인공지능은 앞으로 표기의 편의를 위해 XAI라고 쓰겠다. XAI는 아직 세상에 널리 알려지지는 않았다. 그렇지만 다르파는 본 프로젝트를 2021년까지 개발하도록 승인했다. p.3 XAI는 '설명 가능한 의사 결정 체계'라는 용어로 1975년 처음 등장한다. 이 논문을 쓴 뷰캐넌과 쇼트리프는 의학도들의 행동을 관찰하던 중 그들의 의사결정에 의심을 가졌다. 당시 의사들은 매우 적은 수의 환자들을 보고 병명을 판단했다. 70년대.. 2022. 4. 28. Shapley Value https://www.youtube.com/watch?v=f2XqxOny3NA 2022. 4. 27. 인공지능세미나 9주차 강의 - 고객구매예측연구주제 탐색 https://www.youtube.com/watch?v=yVKSle9y_Ik 1. 고객구매예측 개요 A. CRM 시대 도래 -> 캠페인 관리에 활용할 데이터 기반 모델 필요 1) 고객과 관련된 다양하고 방대한 데이터가 축적되면서, 이 데이터를 활용하려는 시도가 강화되고 있음 2) 특히 CRM 시대의 마케팅 활동 중 '캠페인 관리(Campaign Management)'가 있는데, 효과적인 캠페인 기획 및 운영을 위해서는 '캠페인 목적에 부합하는 적절한 대상자'를 선정하는 것이 중요 - 캠페인(Campaign) : 교차판매, 이탈 고객의 재활성화 등과 같이 특정 목적을 가지고 정기적 혹은 비정기적으로 일정한 기간 동안에 일정한 조건에 부합하는 목표 고객들을 대상으로 펼쳐지는 1:1 커뮤니케이션 활동 - 캠.. 2022. 4. 23. 한번에 EDA 리포트 짱짱 pandas profiling 한글 폰트로 고통받는다면? https://youtu.be/BhZvZpNF9jU 2022. 4. 16. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 다음
