[트렌드인터프리터]를 활용한 기업별 코로나 바이러스 영향 분석 #트렌드인터프리터 #전용준 #머신러닝 >> Google Trends 코로나 추이. 2020-03-24 현재 #코로나 요점: 코로나 바이러스 COVID-19 사태로 인해 전세계 다수의 기업들이 큰 영향을 받고 있으나 일부 업종및 기업의 경우 오히려 특수를 누리는 경우도 존재함 #트렌드인터프리터 ( bzTrendInterpreter ) #머신러닝 #빅데이터분석 #코로나 #영향분석 #covid-19 #전용준 #리비젼 #넷플릭스 #트렌드인터프리터 [전체적 패턴 분석] -- 전세계 시장에서 스타벅스, 아마존, 넷플릭스는 각 산업분야의 대표적인 기업들임 -- 공통적으로 최근 수년간 지속적인 성장 및 시장의 관심이 증가해왔음 (참고: ZeroMax Sca..

디지털 마케팅 서밋 2020 Workshop : 디지털 마케터를 위한 탐색적 데이터 분석 행사안내 페이지 :: https://digitalmarketingsummit.co.kr/yj_jeon/ 디지털 마케터를 위한 Python 탐색 분석 부트캠프 (EDA using Python Boot Camp for Digital Marketer) 2020년 3월 4일 이 Hands-on 워크샵에서는 디지털 마케팅의 기반이 되는 시..

포스터 다운로드 :: 전용준_머신러닝_리비젼컨설팅_추천시스템_데이터기반 추천서비스2020분석_강의.jpg •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 •P..

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...

[전용준. 리비젼컨설팅] 머신러닝 예측모델링의 전제와 가정 머신러닝 예측모델이 맞지 않는 이유는 데이터, 알고리즘, 예측 대상 설정 중 어딘가가 잘못되어 있기 때문. 그렇다면, Data와 Algorithm 중 어디를 고치는 것이 더 중요할 것인가? 머신러닝 예측모델의 전제와 가정 (Impicit Assumptions?) [1] 과거가 미래의 척도가 된다 [2] 분석에 필요한 데이터가 존재한다 [3] 데이터가 예측하려는 내용을 담고 있다 이 전제사항들 중 무언가가 성립하지 않는다면 정확한 예측을 할 수 있는 모델이 만들어질 수 있겠는가? [유튜브 영상 : TUTORIAL] 검토한다고 해보았으나, 가정이 성립하는지에 대한 판단이 어렵다면? 전제사항이 부분적으로만 충족된다면? 어쩌면 예측모델링이 무의미하거나,..

2019 비아이컨퍼런스: 사례를 통한해 본 AI와 BI >> 발표자료 [전용준] 리비젼컨설팅 대표 -- 비즈니스 머신러닝 적용사례들의 교훈 - 기대와 실제의 차이 머신러닝 - 적용사례들의 핵심적 교훈 :: [1] Staffing is the key - 기술, 경험, 관리 가능한 [머신러닝] 팀 필요 [2] Don’t hurry - 상당한 시간과 시행착오 당연 [3] Make it simple - 감당할 수 없다면 소용없음 - 작더라도, 작동하고 운영되는 [머신러닝]의 성공을 축적하라 [ 영상] [강연자료 Download] 비즈니스 머신러닝 사례들의 교훈: 기대와 실전의 차이 - 전용준. 리비젼컨설팅 대표. 경영학 박사. 전용준_리비젼_BizMLinPractice_20190411F.pdf 전용준 리비젼컨설..