# Research
[Python for Marketing Research and Analytics] 5장 정리
구독 기반 서비스를 이용하는 300명의 응답자로부터 수집된 데이터 사용세 부분으로 코드 분리5.1.1 세그먼트 데이터 정의변수 이름과 추출하려는 분포 유형 정의각 세그먼크의 각 변수에 대한 통계 정의이상이나 푸아송 변수의 경우 평균만 지정하면 된다정규 변수의 경우 분포
Evaluation and comparison of eight popular Lidar and Visual SLAM algorithms 리뷰
8개의 open-source LiDAR/visual SLAM 시스템을 동일 환경에서 실험해 성능 비교 (LOAM, Lego-LOAM, LIO-SAM, HDL-Graph SLAM, ORB-SLAM3, SVO2, Basalt VIO, Kimera VIO)
[Python for Marketing Research and Analytics] 4장 정리
4.1.1 데이터 시뮬레이션매장과 온라인에서 제품을 판매하는 다채널 소매 업체의 1000명 고객에 대한 데이터셋 생성프로세스를 재현할 수 있도록 난수 시드 설정고객을 설명하는 여러 변수를 만들 후 해당 변수를 cust_df 데이터프레임에 추가고객의 연령은 numpy.r
[Python for Marketing Research and Analytics] 3장 정리
데이터 설명 3.1 데이터 시뮬레이션 3.1.1 데이터 저장: 구조 설정 상점 수와 각 상점에 대한 데이터 주 수 설정 head()를 사용해 store_sales를 확인 설정한대로 모든 값을 0으로 설정되어 있음 각 상점을 식별하기 위해 store_numbers 작
[리서치 및 논문 리뷰] Semi-supervised learning for Text classification
서론 [PLM을 이용한 혐오 표현 탐지 모델] 프로젝트를 진행하던 중, 모델 성능 향상을 위한 방법 중 하나로 unlabeled data를 활용하기를 생각했다. 지금까지 진행했던 연구에서는 항상 레이블이 있는 데이터를 대상으로 supervised learning만을
[PLM을 이용한 한국어 혐오 표현 탐지] 1. 현황 파악
프로젝트를 시작하기에 앞서서 사용할 수 있을 데이터셋과 한국어 Pre-trained Language Model에 대해 조사하고, 현재 기업에선 어떤 방식으로 악플/혐오 표현을 탐지하는지 리서치를 진행했다.
HTTP Status Code
HTTP에서 Request를 받은 서버가 Response 할 때, 해당 Response의 상태를 간결하게 알려주기 위해 정의된 코드세자리 숫자로 만들어져 있으며, 최상위는 1~5까지 5 종류로 분류 된다.1xx(정보) - 요청을 받았으며 프로세스를 계속 진행2xx(성공