어쩌다통계

이 글이 도움되셨다면 광고 클릭 부탁드립니다 : ) 2017년 페이스북에서 공개한 시계열 예측 방법인 prophet 논문을 리뷰해보려고 합니다. prophet은 R/Python 라이브러리도 공개되어 있어서 적용하기도 쉽고 날짜 정보와 예측할 y만 있으면 되기 때문에 간편하면서도 성능이 좋습니다. 논문 분량은 총 20장 정도 되고 아래의 Quick Start도 활용하시면 개념 이해나 코드로 적용하기에 도움이 많이 될 것 같습니다. 본 포스팅의 모든 자료는 paper와 quick start documentation에서 가져왔습니다. paper : https://peerj.com/preprints/3190.pdf R/Python : https://facebook.github.io/prophet/docs/qui..

이 글이 도움되셨다면 광고 클릭 부탁드립니다 : ) 아래의 포스팅에서 공부해본 prophet을 제주도 관광객 데이터를 가지고 Python 실습해보려고 합니다. 이론적 설명이 필요하시면 아래의 [논문 리뷰]로 이동하시면 됩니다~ https://slowsteadystat.tistory.com/7?category=922379 [논문 리뷰] 페이스북 시계열예측 모델 | prophet 2017년 페이스북에서 공개한 시계열 예측 방법인 prophet 논문을 리뷰해보려고 합니다. prophet은 R/Python 라이브러리도 공개되어 있어서 적용하기도 쉽고 날짜 정보와 예측할 y만 있으면 되기 때문 slowsteadystat.tistory.com 여기서 분석해볼 데이터는 제주도의 월별 관광객 데이터입니다. 데이터 수집..

핸즈온 비지도 학습국내도서저자 : 안쿠르 A. 파텔(Ankur A. Patel) / 강재원,권재철역출판 : 한빛미디어 2020.07.20상세보기 이번 포스팅에서는 핸즈온 비지도 학습 책에서 설명하는 차원 축소 방법들에 대해 간단히 알아보겠습니다. 차원축소 알고리즘은 고차원 데이터를 저차원 공간에 투영해 중복 정보를 제거하면서 가능한 핵심정보를 유지하는 방법입니다. 데이터를 낮은 차원으로 축소시키면 노이즈가 많이 줄어들어 머신러닝 알고리즘이 패턴을 더 효과적이고 효율적으로 식별할 수 있다고 합니다. 3.2 차원 축소 알고리즘 차원 축소에는 두 가지 유형이 있습니다. 선형투영 개념 : 고차원 공간에서 저차원 공간으로 선형적으로 데이터를 투영하는 방법 방법 : 주성분 분석(PCA), 특이값 분해(SVD), 랜..

최근에 카카오톡에서 if라는 온라인 세미나?를 진행했었는데 그중 "이상 거래 탐지를 위한 실시간 데이터 처리와 금융사기 행동 분석"이 흥미로워 비슷한 컨셉의 논문을 찾아 공부해보았습니다. if.kakao.com/session/82 if(kakao)2020 오늘도 카카오는 일상을 바꾸는 중 if.kakao.com 카카오페이에서는 이상 거래를 탐지하기 위해 사용자의 과거의 행적을 사용한다고 합니다. 하지만 사용자의 데이터는 시간/날짜/액션이 있는데 이러한 데이터를 테이블 형식으로 보고 이번에 실행된 거래가 이상 거래인지 아닌지 판단하기가 쉽지 않습니다. 그래서 카카오페이에서는 Helix Structure를 활용하였는데 아래 그림처럼 기둥의 단면은 시간을 의미하고 z 축이 한 칸 올라가면 하루가 지나고 이벤트..

아무리 잘 예측을 하는 모델을 만든다 해도 왜 그런지 설명을 못 하는 모델은 무쓸모...이지 않나 생각이 듭니다. 주장에는 근거가 필요하듯 모델 결과에도 사람이 납득할 만한 이유가 필요합니다. 그래서 저도 XAI, Explainable Artificial Intelligence에 대해 공부해보고자 책을 하나 새로 샀습니다. XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다국내도서저자 : 안재현출판 : 위키북스 2020.03.27상세보기 XAI 관련 도서는 이것밖에 안 보여서 사 오긴 했는데, XAI가 나온 배경부터 현재 통용되는 방법들에 대한 간단한 소개와 함께 실습하는 형태로 이루어져 있습니다. (다만... 뭔가 설명이 잘못된 부분이 있는 것 같은데... 나도 잘 모르니 skip...) 0. 이야기를 ..