All
-
Step-by-step understanding LSTM Autoencoder layers데이터 사이언스/데이터 분석 실습 2021. 9. 8. 16:55
이번 포스팅은 아래 글을 번역한 것임을 밝힙니다. https://towardsdatascience.com/step-by-step-understanding-lstm-autoencoder-layers-ffab055b6352 Step-by-step understanding LSTM Autoencoder layers Here we will break down an LSTM autoencoder network to understand them layer-by-layer. We will go over the input and output flow between… towardsdatascience.com 이번 글에서는 LSTM Autoencoder 네트워크를 계층별로 이해하기 위해 전체 구조를 분해할 것입니다. 계층..
-
PublicationsAbout 2021. 7. 27. 08:45
Publications Google Scholar Citation https://scholar.google.co.kr/citations?hl=en&user=lBVSwScAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate Scopus Profile https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=35233777000 Publications in Neuroscience (*: corresponding author, †: first or equally contributed author) [As a first author or corresponding author] Sunghyon Kyeong† and Dae Hyun Kim, Lesion-based ..
-
넷플릭스 데이터 과학자의 하루데이터 사이언스/업계 이야기 2021. 4. 2. 12:00
지난 10년 동안 데이터를 다루는 역할이 급격히 늘어나면서 "데이터 과학자"라는 타이틀이 기술과 비즈니스 영역에서 포괄적으로 사용되는 용어로 등장했습니다. 해당 포지션은 특정 회사 내에서 또는 특정 산업 내에서 어떤 역할을 하게 될까요? 넷플릭스(Netflix)에서 데이터 과학자는 실험, 인과 추론, 기계 학습, NLP, 모델링, 그리고 최적화를 포함하여 기술 전문화의 여러 영역의 업무를 수행하고 있습니다. 데이터 분석 및 데이터 엔지니어링과 함께 넷플릭스에서는 더 큰 중앙 집중식 데이터 과학 및 엔지니어링 그룹을 구성하고 있습니다. 데이터를 통한 학습은 Netflix의 DNA라고 할 수 있습니다. 유사 실험을 통해 스트리밍 경험을 지속적으로 개선하여 회원에게 버퍼링 시간을 줄이고 비디오 품질을 향상시킬..