Great Expectations 분석 프로젝트를 수행하게 되면 여러 문제를 직면하게 됩니다. 모델을 학습하기 위한 자원이 충분하지 않다거나 결과가 생각처럼 좋지 않다거나 말이죠. 하지만 이런 문제들은 데이터에 대한 충분한 이해와 충분한 시간을 들여서 모델을 운영 환경에 이관하기 전에 해결이 가능합니다. 하지만 운영 이관 후에 발생하는 문제...

Python에서 MySQL 데이터베이스에 연결할 때 일반적으로 pymysql이나 SQLAlchemy를 많이 사용합니다. 편의성과 기능성을 따져보면 SQLAlchemy가 압도적이긴 하지만, 여전히 pymysql도 많이 사용하곤 합니다. 이번에 진행 중인 프로젝트에서도 두 라이브러리를 많이 사용하고 있는데, 데이터베이스 내의 테이블을 쿼리로 조회하는 레거...

본 포스트의 내용은 Christoph Molnar의 Interpretable Machine Learning (IML)에 수록된 내용을 요약/정리한 것입니다. 더 자세한 내용은 해당 책을 참고하시기 바랍니다. 2017년에 발표된 SHAP(SHapley Additive exPlanations)은 게임 이론적으로 최적화한 Shapley value를 ...

본 포스트의 내용은 Christoph Molnar의 Interpretable Machine Learning (IML)에 수록된 내용을 요약/정리한 것입니다. 더 자세한 내용은 해당 책을 참고하시기 바랍니다. 아파트 가격을 예측하기 위해 머신러닝 모델을 학습했습니다. 특정 아파트의 가격을 30만 유로로 예측했고, 우리는 그 예측에 대한 설명...

Liang, Dawen, et al. “Variational autoencoders for collaborative filtering.” Proceedings of the 2018 world wide web conference. 2018. Latent factor 모델은 단순함과 효율성을 바탕으로 협업 필터링 문제에...