Sometimes it’s hard to find the right words to describe what you’re looking for. As the adage goes, “A picture is worth a thousand words.” Often, it’s easier to show a physical example or image than to try to describe an item with words, especial

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https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/automated-and-continuous-deployment-of-amazon-sagemaker-models-with-aws-step-functions/

AWS Step Functions을 이용한 Amazon SageMaker 모델 자동 배포 방법 | Amazon Web Services

Amazon SageMaker는 모델의 개발, 훈련 및 배포, 솔루션 구축 비용 절감 및 데이터 과학 팀의 생산성 개선을 위한 완전한 ML(기계 학습) 워크플로 서비스입니다. SageMaker에는 다수의 미리 정의된 알고리

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데이터분석

https://woowabros.github.io/woowabros/2020/07/01/how_data_analyst_works.html

데이터분석가로서 업무 과정과 경험, 배움을 공유합니다 - 우아한형제들 기술 블로그

1. 들어가며안녕하세요? 우아한형제들에서 데이터분석가로 일하고 있는 송훈화입니다.최근에 분석가로서 Product 부문에 참여해 아래 2개의 업무를 진행했습니다.

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https://woowabros.github.io/woowabros/2017/07/30/logdata.html

로그 데이터로 유저 이해하기 - 우아한형제들 기술 블로그

0. 들어가며우아한형제들 데이터서비스팀 송훈화입니다. 제 업무는 로그를 설계/정의하고 데이터를 분석하는 것입니다. 궁극적으로, 유저가 남긴 로그로부터 유저의 경험을 추정하고 니즈를 파

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인터뷰, 상담

Motivational interviewing in brief consultations: role-play focussing on engaging

https://youtu.be/bTRRNWrwRCo

애자일 코칭 과정을 들은 이후로 이런 영상들을 종종 찾아봄

중간중간에 상대의 말, 상황, 감정을 요약정리해주며 reflection 하는것,

지금보다 조금씩 나아질 수 있도록 동기부여해주는게 인상적.

우선 확률분포 4가지(싸가지?) 만 알면 됩니다.

https://rsas.tistory.com/156

우선 확률분포 4가지(싸가지?) 만 알면 됩니다.

제가 R 강좌에서 통계학을 강의할 때, 기술통계량을 설명하고 그래픽 설명를 하고 그 다음으로 통계학에서 자주 사용되는 확률 분포를 설명합니다. "4(싸)가지"란 단어가 비속하더라도 양해를 부

rsas.tistory.com

elasticsearch korea의 종민님이 공유해주신 따끈따끈한 글

http://kimjmin.net/2020/07/2020-07-aws-s3-to-elastic-cloud/?fbclid=IwAR0HHlKaCkzowcchFPN7ATOi8_5HScA6TzHINlSRKNgpBnPQhDrceE32ZmQ

Elastic Cloud 활용 1 - Amazon S3 에서 Elastic Cloud 로 데이터 수집하기 - Jongmin's blog

kimjmin.net

최근 BERT모델을 이용한 검색시스템을 es로 많이 만들었음.

몇몇 rdb데이터도 es로 옮기려고하는데 대시보드도 만들겸 s3에 저장된 로그들도 위 링크대로 해봐야겠음.

https://statkclee.github.io/text/nlp-bag-of-words.html

statkclee.github.io

statkclee.github.io

최근 저장된 문서에서 키워드추출하여 프론트에 제공하는 로직도 만들었음..

stemming 과 lemmatization이라는 단어가 생각안나서 한참 찾아봄

어간추출, 음소표기법. 까먹지말자

불용어(Stopword)는 일반적으로 코퍼스에서 자주 나타나는 단어로 실제 학습이나 예측 프로세스에 실제로 기여하지 않는 것으로 나타난다. 예를 들어, 한국어 불용어로 조사, 접미사 - 나, 너, 은, 는, 이, 가, 하다, 합니다 등이 있다.

어간추출(Stemming)는 단어를 축약형으로 바꿔준다. 예를 들어, 새로운 (like new), 새로울 (will be new) → 새롭다 (new), 먹었다 (ate), 먹을 (will eat), 먹을지도 모르는(may be eating) → 먹다 (eat)

음소표기법(Lemmatization)은 품사정보가 보존된 형태의 기본형으로 변환하는 것이다. 예를 들어, 1) 배가 맛있다. 2) 배를 타는 것이 재미있다. 3) 평소보다 두 배로 많이 먹어서 배가 아프다. 영어에서 meet는 meeting으로 쓰였을 때 회의를 뜻하지만 meet 일 때는 만나다는 뜻을 갖는데 그 단어가 명사로 쓰였는지 동사로 쓰였는지에 따라 적합한 의미를 갖도록 추출하는 것