•2일간 총 14시간 – Hands-On 실습을 포함해 진행 •대표적인 인공지능 응용 분야로 꼽히는 추천 서비스 구현을 위하여 실전에서 사용할 수 있는 다양한 머신러닝 활용 방법을 이해 •Python의 라이브러리들을 사용하여 분석방식별로 적합한 데이터를 준비하고, 클러스터링, Collaborative Filtering, 딥러닝 등 여러 대안적, 보완적 방식으로 대상업무와 산업별 특성을 반영한 추천 모델을 생성하는 실전적 프로세스 경험 •(데이터 분석과 모델링의 실전 응용 과정임) 내용 >> 추천 서비스의 개념과 유형 추천시스템과 AI간의 관계 이해 추천 서비스 적용 대상 영역 국내외 추천 서비스 구현 사례 추천 시스템 구축 절차와 기법 유형 연관규칙 활용 추천 이해와 적용 실습 사용자 프로파일기반 추천 ..

인공지능 주제의 컨퍼런스 [AI Innovation 2020] 소개입니다. 신한카드, LGU+, 라이앤캐처스의 실전 적용, PwC컨설팅, ElementAI의 전략적 과제 제안, SKC&C, 애자일 소다의 딥러닝/머신러닝 기술 [전략-기술-적용]을 연결하는 구조로 구성되었습니다. 인공지능/머신러닝 트렌드, 이슈, 과제 등이 궁금하신 분들 참고하시지요. 금융 초개인화 마케팅 AI 활용 현황과 방향 -- 통신산업 빅데이터/AI의 확산을 위한 Data 전략 -- AI를 바라보는 다양한 시각과 기업들의 대응 트렌드 -- 인공지능 기술의 성공적 도입, 운영을 위한 과제, 전략과 사례 -- AI/머신러닝/딥러닝 기술과 플랫폼 현황과 방향 -- 딥러닝 플랫폼에서의 Hyperparameter Optimization기반 ..

머신러닝과 딥러닝 실전 – Python을 활용한 상품 추천(Machine Learning and Deep Learning in Action – Recommendation Using Python) :: Lecture Slides 전용준_리비젼_AIsummit_RecSysDNN_20200207_D.pdf 구글 colab을 활용한 Hands-on 시작 >> [Step 1] (구글 계정 자체가 없으면 구글 계정을 만든다) https://colab.research.google.com/ ..

With good guys right after the final session of the summit. Dr. Avinash Jade ( Avinash Jade ) who is a principal data scientist at Walmart Labs elaborated a big and fully equipped picture of the next generation analytics in retail. Thanks to Donghan Kim we could grab a decent chance to take a shot together. l추천시스템은 Global leading, Mobile specialized 기업들 (e.g...

[RFNNC MDL 2019] R을 이용한 재무적 분석 _ 예측과 이상탐지 -- 전용준. 리비젼컨설팅 The data :: smpl_bnkrpt.csv The R script :: Y_전용준_리비젼_R_예측이상탐지20191120_scrpt.txt The pdf (Some theory) :: 전용준_리비젼_MLAD_20191120.pdf RStudio 가 한글 계정을 인식하지 못해서 에러가 날 때 : ☞ 영문 사용자계정 만..

머신러닝과 딥러닝 실전 – Python을 활용한 상품 추천(Machine Learning and Deep Learning in Action – Recommendation Using Python) :: Lecture Slides 전용준_리비젼_AIsummit_RecSysDNN_20191127_D.pdf 구글 colab을 활용한 Hands-on 시작 >> [Step 1] (구글 계정 자체가 없으면 구글 계정을 만든다) https://colab.research.google.com/ ..