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멋진 대학원 동기의 논문.. Graph Convolutional Network 를 이용해서 위치 정보 반영해서 주유소 가격을 예측하는 STAD-GCN 을 소개하는,, 그러한 논문이다. 그렇다.. 끝까지 읽어야 직관적 요약이 가능한데 아직 읽지 못했다..완벽히 분석해서 논문 리뷰를 하겠다고 시작했지만 결국 진도가 나가지 않아 우선 업로드.. 그래프 CN,, 넘 어려워서 앞이 깜깜하긴 하지만,, 시간 날때마다 업데이트 하겠다.1은 건너뛰고 RELATED WORKS 부터 보는 중이다. 원문 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417424014209저자: Sodam Kim, Eunil ParkGithub: https://github.c..

1. 선형대수에서 Norm(노름) 이란? 벡터의 '길이' 또는 '크기'를 측정하는 방법(함수)을 말함. 벡터 공간에 구조를 부여하고, 벡터 간의 거리나 벡터의 크기를 비교하는 데 사용됨. 딥러닝에서 사용되는 노름과 관련하여 이론적인 부분은 더 잘 정리해놓은 다른 글들을 참고하면 더 좋다! (출처: taewan.kim 블로그) 딥러닝을 위한 Norm, 노름 Norm의 정의와 특징을 정리합니다. taewan.kim 2. Norm(노름) 이 만족시켜야 하는 성질 비음수성(Non-negativity): 모든 벡터 에 대해, 노름은 음수가 아니어야 함. 결정성(Definiteness): 노름이 0인 경우는 벡터가 영벡터일 때뿐임. 동차성(Homogeneity) 또는 스케일 불변성: 스칼라와 벡터에 대해, 이들의 ..

1. 군집분석을 어디에 쓰는가? 적용 예시: 어떤 대상들 사이의 공통적 취향/성질 규명 > 그룹화 -> 타겟팅 가능한 모든 것. 주로 타겟광고에서 쓰임 (고객 그룹화 -> 공통적인 취향/성질 별로 다른 광고 제공) 1.5. 인사(Human Resources)영역에서의 응용 예시? 직원의 성과 분류 및 교육 지원: 직원의 성과나 생산성에 따라 그룹을 나누고, 특정 그룹에게 필요한 지원 및 교육 훈련 결정에 사용 직무 만족도와 이직 의도 분석: 직원들의 만족도, 이직 의도, 커리어 발전 등의 다양한 변수를 기반으로 군집화하여 특정 그룹의 요구나 우려사항을 파악 내/외부 채용 관리(가장 직관적인 예시일 듯): 지원자의 스킬, 경험, 학력 등의 변수를 군집화하여 최적의 인재 프로필을 찾거나, 특정 직무에 가장 ..

간단한 이론이지만 강의 복습을 하며 스토리처럼 다시 정리해보도록 한다. 똑같은 데이터로 model A, model B, model C.. 여러가지 모델을 만들 수 있다. 이 중 어떤 모델을 사용할 것인가를 우리는 어떻게 결정할 수 있을까? 1. Overfitting vs Generalization 10개의 데이터 샘플 존재, x축 scale은 0~1, t축 scale은 -1~1이다. Linear 하지 않고 (0-1차원이 아니라) Polynomial 이라 가정할 때 (2차원 이상), 몇차원의 Polinomial을 가져가면 될까? 의 문제이다. 어떻게 선을 그어야 에러가 가장 적을까? 에러라는 측면에서 봤을 때는 0차원보다 1차원이 에러를 줄일 수 있었다. 그렇다면 9차원일때가 베스트라는 건가? 딱딱 맞으니..

실무 데이터 관리를 할 때 항상 뭔가.. 데이터가 일관적이지 않은 것 같은 것 같다 (ex. 이걸 key로 하면 숫자가 안맞는데..? 무슨 기준으로 이것을 나눠놓은 걸까..?) 는 의문을 종종 품었던 것 같다. 그리고 루틴하게 관리만 하는 실무자 입장에서는 이런 생각들이 필요 없을 수 있기 때문에 괜한 고민을 하는 게 아닌가 생각했었다. 하지만, 이 문제들은 전부 학문적으로 정리가 되어 있는 것들이었다. 데이터베이스 설계의 가장 첫번째 단계인 개념적 모델링 단계 내용이다. 1. key words 데이터 모델링과 ER모델 데이터 모델링의 과정: 요구사항 수집 및 분석 -> 설계 -> 데이터베이스 구현 ER모델은 설계 첫단계에서 사용되며, 일단 구축하고 나면 DBMS에 독립적으로 운영됨. ER모델은 컴퓨터공..