안녕하세요. 요즘 인과관계추론에 관심이 많아져 공부를 하는 중에 있는데요! 괜찮은 자료를 발견해서 이 내용을 공부해보고 스텝에 맞게 정리해보고자 합니다. 자료의 출처는 Causal Inference for the Brave and True (https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/) 입니다....

안녕하세요! 오늘은 A/B Test에 자주 쓰이는 방법인 Thompson Sampling에 대해 알아보겠습니다. 이 방법은 베이지안 추론을 바탕으로 설계되었는데요, 통계학을 전공하면서 베이지안 추론에 대해 배운적이 있는데 그 내용이 그대로 녹아있더라고요! 아마도 베이지

안녕하세요! 오늘은 Causal Inference 방법 중 하나인 Mediation modeling에 대해 알아보겠습니다. 우선 처음으로 Mediation이란 조정, 중재, 매개라는 의미로 Mediation modeling 방법은 이러한 매개를 검증하는 모델링 방법입니

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안녕하세요! 오늘은 LightGBM알고리즘을 소개한 논문 LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree 를 리뷰해볼게요! 이 논문은 인공지능에서 아주 유명한 학회인 NIPS에서 발표된 논문으로 Kaggle에

안녕하세요 오늘은 지난번에 공부했던 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning라는 논문에 대해 리뷰해 보겠습니다. 해당 논문에서 소개하는 알고리즘은 DQN(Deep Q-Network)으로 딥러닝과 기존의 강화학습 방법인 Q-Le

안녕하세요! 최근 Tableau Desktop Specialist 자격증을 취득하고, Tableau를 통해 대시보드를 하나 만들어볼 계획이었는데요! 최근 자주 즐겨하던 메이플스토리의 랭킹을 한번 스크래핑해보고 이를 대시보드로 만들어보았습니다. 스크래핑을 자주 하진 않았지만, 뭐 어떻게든 해보았는데요..! 예전에 배울땐 되게 어려웠는데, 중간에 html...

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안녕하세요! 오늘은 Clustering 알고리즘 중 DBSCAN에 대해 공부한 것을 한번 기록해 보려고 합니다. 전에 데이터분석을 하며 사용해본적이 있지만, Wikipedia를 참고하며 다시 기록해보겠습니다! DBSCAN은 2014년에 데이터 마이닝 컨퍼런스인 AC

Yolo 는 You only live once 가 아니라.. You only look once 입니다! Yolo v1으로 말할 것 같으면 최초의 1-step 객체 검출(Object detection)알고리즘 입니다. 1-step 알고리즘이다 보니 real-time 객체

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