https://dacon.io/competitions/official/236263/overview/description해당 대회를 심심풀이로 나가보았는데, 월간대회인데도 사람들의 열정이 넘치는 모습이 학습 욕구에 불을 지핀다.각설하고, 초반에 17등을 했는데,
<정답>(d) D 씨</정답>문제를 명확히 해결할 수 있는 결정적인 단서가 부족한 상황이지만, 여러 정황을 고려할 때 D 씨가 다른 용의자에 비해 범행 개연성이 높아 보입니다. 따라서 현재까지 주어진 단서를 바탕으로 추론하면 D 씨를 잠정적인 답으로 고를 수
열람실 좌석을 클러스터링하면 어떠한 결과값이 나올지 궁금이렇게 만들면, 열람실 좌석의 위치에 따른 선호도를 알 수 있지 않을까 예상클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 기계학습의 한 분야입니다. 이 방법은 데이터의 구조를 이해하고, 숨겨진 패턴을
기존 연구자들과는 다른 방식으로 소비자 로그 기록을 사용하여 클러스터링을 구성한 후 활용방안을 제시로그데이터, 클러스터링, 언텍트 마케팅, 마케팅 활용방안로그데이터를 통해 사용자들을 클러스터링 할 수 있을 것이다사용자 정보 기반 세그먼트 분류를 한 사례가 없음새로운 방
랩실에서 진행하는 과제 중 뇌파를 통해서 감정을 집중, 편안함을 나누는 일을 한 후, 광고를 보는 동안 뇌파를 체크하여 어떤 감정을 느끼는지 예측하고자 하였다.감마, 베타, 알바, 세타, 델타 데이터로 이루어져 있으며, 5가지 데이터를 합치고, 각 로우마다 라벨링을 진
(우) Ratings(좌) Items사용자 개인의 과거 행동이나 선호도를 고려하지 않고, 모든 사용자들에게 가장 인기 있는 아이템을 추천단순성, 효율성콜드 스타트 해결개인화 부족다양성 부족사용자가 과거에 선호했거나 상호작용했던 아이템의 내용(콘텐츠)을 분석하여, 유사한
카테고리(Category) : 새로운 연구의 초석, 시청자들의 로그를 활용해 프로그램 장르를 분류맥락(Context) : 선행연구는 TV기반 방송프로그램을 재분류 하는 것에만 초점을 맞췄지만, 이 논문에서는 시청장들의 시청기록을 이용하여 재분류정합성(Correctnes
앞으로 내가 논문 리뷰 할 때 기준을 적어 놓고자 작성하게 되었다.논문을 읽는 순서title ➡️ abstract ➡️ introduction의 마지막(1.서론) ➡️ conclusion(6.결론) ➡️ Results & discussion (data) (4.결과,
코호트 분석은 사용자 그룹(코호트)을 특정 기준에 따라 분류하고, 그 그룹의 행동 변화나 성과를 시간에 따라 추적하여 분석하는 방법입니다. 즉, 특정 기간 동안 일정한 기준으로 동일한게 묶을 수 있는 사용자들의 집단을 분석하는 기법입니다. 가장 흔하게 쓰이는 방법은 특
Folium은 파이썬을 위한 강력한 지도 시각화 라이브러리입니다. Leaflet.js를 기반으로 하여, 개발자들이 파이썬 코드를 사용하여 다양한 지도 시각화를 쉽게 생성할 수 있게 해줍니다. 이 라이브러리는 데이터 과학자, 지리 정보 시스템(GIS) 전문가, 웹 개발자
AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS' 오류는 PIL.Image 모듈의 ANTIALIAS 속성은 이미지를 리사이징할 때 사용되는 필터 중 하나입니다. AttributeError: module '
이렇게 이미지, 동영상 위에 히트맵을 시각화할 수 있습니다.근데 pip install heatmappy을 사용하면 pip으로도 설치가 가능하다곤 하지만,... 어떠한 오류 때문인지 설치가 안되더라구요이것을 터미널에 입력하면이렇게 파일이 만들어 집니다. 파일 주소는 어떤
defaultdict 클래스의 생성자로 기본값을 생성해주는 함수를 넘기면, 모든 키에 대해서 값이 없는 경우 자동으로 생성자의 인자로 넘어온 함수를 호출하여 그 결과값으로 설정한다. 두 함수 모두 동일한 최종 결과를 달성하지만 collections.defaultdict
Custom Instruction ![](https://velog.velcdn.com/images/icarus_1026/post/cf62704e-0e04-41f8-b
Iris 데이터(Iris 데이터는 train 데이터와 test 데이터로 구성되어 있으며 하나의 데이터는 4개의 요소(component, feature)로 구성되어 있으며 train 데이터와 test데이터는 각각 75개의 데이터로 구성되어 있습니다. 클래스의 개수는 3개
서로 다른 플랫폼에 안정적으로 추천 서비스 제공하기 ![](https://velog.velcdn.com/images/icarus_1026/post/5446c487-cd
My GPTs란? Create 모드 ![](https://velog.velcdn.com/images/icarus_1026/post/694e7e55-8d74-449
1. 뉴스 크롤링하여 요약하기 ![](https://velog.velcdn.com/images/icarus_1026/post/0f55c343-99d7-4bde-95ef-
참고 : https://f-lab.kr/blog/graduate-interview-habihow-write-developer-bloghttps://yozm.wishket.com/magazine/detail/2134/활용한 내용 기록: 단순히 공부한 내
ChatGPT 유료 사용자에게 베타 버전으로 오픈파이썬 코드 작성 및 실행을 도울 수 있으며, 파일 업로드가 가능데이터 분석, 코드 파일 편집, 이미지 변환을 할 수 있음zip을 올려도 알아서 내용을 확인함 (그 외에도 csv, xls, png, mov 등의 포맷 사용