꿈 많은 사람의 이야기

머신러닝 앙상블에는 배깅(bagging), 보팅(voting), 부스팅(boosting)이 있습니다. 그 중 앙상블 bagging에 속한 랜덤 포레스트를 이번 포스팅에서 소개할까합니다. 이 random forest는 빠른 속도와 높은 예측 성능을 보이는 알고리즘입니다. 랜덤 포레스트(random forest)란? 랜덤 포레스트(random forest)는 결정 트리(decision tree)를 기반하여 만들어졌습니다. 랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리 classifier가 생성됩니다. 그리고 각자의 방식으로 데이터를 sampling하여 개별적으로 학습합니다. 그리고 최종적으로 voting을 통해 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 위 그림과 같이 말이죠! 그럼 여기서 하나의 wording이 있는데요. ..

최근 머신러닝, 딥러닝 등의 데이터를 활용한 기술적 요구, 서비스적 요구가 증가하고 있습니다. 단순히 기존에 웹 서비스, 앱 서비스를 제공해주는 것을 넘어서 사용자 데이터를 수집하는 방법, 저장하는 방법, 처리하는 방법에 대해서도 꾸준히 이야기가 나오고 있죠. 저는 최근에 저 중에서도 '머신러닝 프로젝트는 어떻게 관리되고, 어떻게 운용이 될까?'에 대해 정말 많이 궁금했었습니다. 이러한 프로젝트는 비교적 최근에 발생하고 있어서 어떤 것이 체계적인지 알 수 있는 방법이 많이 없었습니다. 예를 들어 웹 개발 같은 경우에는 Man Month 등을 계산해서 비용 계산하고, WBS나 간트 차트 등을 이용한 일정 관리 이후에 기획이 나오고 기획에 따른 개발 진행 등등 이런 프로세스가 있는 것으로 경험을 했는데(저의..

이번 포스팅은 기술적 포스팅이 아니라 컨퍼런스에 갔다온 후기를 작성합니다. 본인은 현재 에듀테크(edutech)에 종사하고 있습니다. 교육에 IT 기술을 접목시킨 분야인데요. 해당 분야에서 data science 팀에서 활동하고 있습니다. 그러다보니 자연스럽게 edutech에 대해서 관심을 많이 가지고 있고 조사를 계속 하고 있습니다. 그리고 마침 이번에 삼성역에 있는 코엑스에서 e-learning korea 2019 edutech fair가 열리는 것을 알게 되었습니다. edutech에 대한 기술동향과 어떤 이슈가 있는지 알아보기 위해서 해당 컨퍼런스에 참석해서 갔다왔습니다. 후기 시작합니다! 코엑스 C2몰에서 진행되고 있었습니다. 간판으로 크게 e-learning korea 2019 edutech f..