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https://mybuild.microsoft.com/sessions/7bc8334e-33ff-4bde-b23c-361082e4e1b0 Microsoft Build Join us for the Microsoft Build 2-day, digital event to expand your skillset, find technical solutions, and innovate for the challenges of tomorrow. mybuild.microsoft.com MVP Watch Party 일시 : 2021년 6월 18일(금) 오후 8시 - 오후 10시 토의 진행자 : 이재석, 김홍석, 이희진, 강연정 번역 : 강연정 안녕하세요 여러분, 이번 빌드에서는 Process Advisor를 소개하고, 이를 ..

MVP Watch Party 일시 : 2021년 6월 11일(금) 오후 8시 - 오후 9시 30분 토의 진행자 : 이재석, 김홍석, 이희진, 강연정 번역 : 강연정 안녕하세요 지난 6월 11일 금요일, 오후 8시부터 9시 30분까지 진행되었던 MVP Watch Party 재밌게 보셨나요? ​ 저는 첫 밋업이라 긴장을 많이 했던거 같아요..ㅎㅎ.. 그럼에도 많은 분들이 관심을 갖고 참여해주신 덕분에 재밌게 진행할 수 있었습니다~ 다들 '디지털 트렌스포메이션'이라는 용어 많이들 들어보셨죠? 팬데믹으로 급변하는 산업의 요구 사항을 충족하기 위해 개발자들은 현대적인 솔루션을 필요로 합니다. ​ ​ 이번 빌드에서는 Power Platform, Dynamics 365, Azure 및 Teams를 활용하여 Micro..

https://mybuild.microsoft.com/sessions/2ba55238-d398-46f9-9ff2-eafcd9d69df3 Microsoft Build Join us for the Microsoft Build 2-day, digital event to expand your skillset, find technical solutions, and innovate for the challenges of tomorrow. mybuild.microsoft.com 지난 주에 열린 Microsoft Build session 중 Build intelligent applications infused with world-class AI를 보고 새롭게 알게된 기술을 정리해보았습니다. 크게 1. Azure App..

모든 출처: T아카데미(https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=123) 목차 1강. 딥러닝 및 자연어처리 소개 1.1. 자연어 이해 소개 1.2. Machine Learning Review 1.2.1. DNN 기본 Block 소개 1.3. Sequence to Sequence Learning 1.4. AI as Data transformation 1.4.1. Sequence Encoding Temporal Summarization 1.4.2. Sequence Decoding [실습] 감성분석기 개발(N21 문제) 개체명 분석기 개발(N2N 문제) 대화모델 개발(N2M 문제) 1강. 딥러닝 및 자연어처리 소개 1.1..

# 한글로 그래프 제목 입력해도 글씨 깨지지 않게 함 !sudo apt-get install -y fonts-nanum !sudo fc-cache -fv !rm ~/.cache/matplotlib -rf 위 코드 입력 후 런타임 다시 시작 하고 위 코드 제외한 다른 코드 실행하면서 진행 # 폰트 지정 import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family='NanumBarunGothic') + plt.rc에서의 rc 의미: Each time Matplotlib loads, it defines a 'runtime configuration (rc)' containing the default styles for every plot element you create. T..

Amazon과 University of Illinois at Chicago(UIC)에서 얼마전 발표한 논문이다. https://www.amazon.science/publications/continual-learning-for-named-entity-recognition Continual learning for named entity recognition Amazon’s Global Real Estate & Facilities (GREF) team has an exciting opportunity for a data scientist to join the Global Workplace team (GWX).Our team is global in vision and structure, supporting ou..

www.kaggle.com/soham1024/know-about-different-automl-frameworks Know About Different AutoML Frameworks Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com -> AutoML Frameworks에 대해 정리해놓은 글이다. docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml (영문) docs.microsoft.com/ko-kr/azure/machine-learning/concept-automated-ml (..

모든 출처: Sk techx Tacademy (www.youtube.com/watch?v=zia49ZyKiX0&t=4s) 강의 목표 자연어 처리의 종류와, 자연어 처리가 현업에서 적용된 예제를 소개한다. BERT가 탄생하게 된 과정과, BERT에 적용된 메커니즘을 살펴본다. BERT를 이용한 다양한 자연어 처리 실험 결과들을 소개한다. Open source로 공개된 BERT 코드를 이용해 한국어 BERT를 학습해보고, 다양한 자연어 처리 task를 직접 실습해본다. 목차 2.언어 모델(Language Model) 2.1. 모델이란? 2.2. 언어 모델 2.2.1. Markov 확률 기반의 언어 모델 2.2.2. Recurrent Neural Network(RNN)기반의 언어 모델 (1) RNN 언어 모델..

모든 출처: Sk techx Tacademy (www.youtube.com/watch?v=qlxrXX5uBoU&t=1s) 강의 목표 자연어 처리의 종류와, 자연어 처리가 현업에서 적용된 예제를 소개한다. BERT가 탄생하게 된 과정과, BERT에 적용된 메커니즘을 살펴본다. BERT를 이용한 다양한 자연어 처리 실험 결과들을 소개한다. Open source로 공개된 BERT 코드를 이용해 한국어 BERT를 학습해보고, 다양한 자연어 처리 task를 직접 실습해본다. 목차 1. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 1.1. 자연어란? 1.2. 자연어 처리 기술 1.2.1. 자연어 처리 접근법 1.2.2. 자연어 처리 단계 1.2.3. 다양한 자연어 처리 Applicati..

(책: 수제비 2021 빅데이터분석기사 필기 최종 모의고사 3회) 1과목) 빅데이터 분석 기획 - 빅데이터의 특성 다양성(Variety): 정형 데이터뿐만 아니라 비정형, 반정형 데이터를 포함하는 특징 휘발성(Volatility): 데이터가 얼마나 오래 저장될 수 있고, 타당하여 오랫동안 쓰일 수 있을지에 관한 특징 정확성(Validity): 데이터의 규모가 아무리 크더라도 질 높은 데이터를 활용한 정확한 분석 수행이 없다면 의미가 없다는 특징 - 시스템 다이내믹스 : 사업이나 사회 시스템 등과 같은 복잡한 피드백 시스템을 연구하고 관리하는 방법 - 빅데이터 조직 구조 기능 구조: 전사적 핵심 분석이 어려우며, 과거에 국한된 분석을 수행하는 구조 / 별도 분석조직이 없고 해당 부서에서 분석을 수행하는 구..