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AI Frenz - JSSP

Learn to schedule job-shop problems https://web.facebook.com/photo.php?fbid=10156492997527385&set=gm.947701075586379&type=3&theater&ifg=1 Kwihoon Patrick Kim **AI 프렌즈 제31회 학술세미나 안내** **(https://aifrenz.github.io)** *** 신청 :** **https://docs.google.com/forms/d/1mkZYgAJSxnEQtDIJdTIRfnLtAdm_a2M8k8G3qrFbNjk/edit** **(저녁 간식 제공 위해 개수 파악용입니다.** **신청이 안되셔도... www.facebook.com job-shop problems : 조합최적화 문..
메모 2019. 11. 6. 20:12

AI Frenz - 산업문제 해결을 위한 AI

윤성호(마키나락스) 수많은 기업이 AI를 산업에 적용하기 위해 노력하는데 70%가 어려움을 겪고 있다고 말함. '실제 산업에 적용' 하는 부분이 어려움을 말함. 보통 알고있는 영역은 Consumer-oriented Applications The Challenge : A Lot to Overcome Problem Definition - [Algorithmic aspects - Operational aspects] 높은 (산업)복잡성 높은 고객의 기대치 신기술 적용에 하이리크스(클라이언트입장) 오늘은 이 [] 기술적인 측면들 위주로 살펴볼 것 데이터에 대한 높은 도메인 knowledge를 녹여내는 것이 상당히 중요하고 큰 비중 Limited human intuition -> Heavy EDA relying ..
메모 2019. 10. 16. 20:05

매뉴얼 환경설정...

https://linkhub.tistory.com/12 2018년 6월 21일 기준 루비 Stable version은 루비 2.5.1, 루비 2.4.4 입니다. Ruby 버전 및 rbenv 설치하기 지난 포스팅에서 Ruby 기본적인 문법을 확인 했습니다. 오늘은 Ruby의 버전과 루비관리자인 RVM, rbenv 설치하는 방법을 알아보겠습니다. 루비 공식사이트 (www.ruby-lang.org)에서 버전을 확인 해보면 2002년 3월.. linkhub.tistory.com http://bigmatch.i-um.net/2013/12/04/%EB%A9%98%EB%B6%95%EC%97%86%EC%9D%B4-rvm%EA%B3%BC-%EB%A3%A8%EB%B9%84-%EC%84%A4%EC%B9%98%ED%95%98..
메모 2019. 10. 11. 10:33

PPT용 기록

전체 데이터셋(주문건수) : 33,819,106 (약 3381만 건) + 주뭇횟수가 100회인 유저를 제외함 : 33,811,482 (3381만건) 전체 상품수 : 49685 (약 5만개) 전체 상품 중 주문횟수가 11회 이상인 상품수 : 42167 주문횟수 10건 이내 제품을 제외한 전체 주문건수 : 33763247 (약 3377만건) → 처음보다 주문횟수 48235건 제외한 데이터셋을 베이스로 삼음 시나리오 1 : user Word2Vec을 통해 비슷한 성향의 유저를 그룹핑하고 한 유저를 기준으로 비슷한 성향으로 분류된 유저들의 장바구니 내역 비교로 CF(Collaborative Filtering) 진행 시나리오 2 :
카테고리 없음 2019. 9. 24. 16:44

최종 멘토 미팅

전체 건수가 몇 건 상품을 몇백개를 끊었고 그거에 붙인 유저가 몇만건이었고 그래서 전체 클러스터가 얼마엿는데 -1, 0, 1, ... 이렇게 몇명으로 분리가 되어서 최종적으로 구한 유저의 클러스터는 몇백명 product을 먼저 고르고 user를 골랐기 때문에 당연히 나오는 결과들은 product에 치우칠 수밖에 없다 user를 먼저 랜덤하게 고르고 dbscan을 시행하면 무슨 물건을 산 유저들인지 모르기때문에 거기서 묶인 유저들은 비슷한 걸 산 유저들끼리 - 우리가 그 전제를 전혀 모르는 - 궁극적으로 order list를 고른다면 거기에 어떤 user가 들어있는지, 어떤 상품이 들어있는지 전혀 알 수 없다 랜덤으로 3만건을 골라내서 user의 특성을 보고 product의 특성을 봐야 우리가 알지 못하는..
KISTI 빅데이터 분석가 과정/그룹 프로젝트 2019. 9. 24. 11:53