머신러닝 엔지니어의 2019년 회고
- 2019년을 되돌아보며 작성한 회고 글입니다
- 2019년 상반기 회고는 키워드 위주로 간단히 작성했고, 이번엔 월별 정리 + 키워드 정리를 하려고 합니다
- 제가 어떤 사람인지 궁금하시면 아래 자료들을 보시면 좋을듯 합니다
Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering 정리
in Data on Machine-Learning
- Google의 Research Scientist인 Martin Zinkevich가 작성하신 Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering 나름대로 번역하고 정리한 글입니다
- Machine Learning Guides에 언어를 한국어로 조정하면 번역본이 나오지만, 개인 학습 목적으로 정리했습니다(4부까지만 번역하고 그 이후는 번역하지 않았으니 원본이 궁금하시면 꼭 링크를 참고해주세요)
- 정리하며 제가 이해한 상태로 정리했고, 추가적으로 제가 아는 내용을 덧붙였습니다
CS224W - Machine Learning with Graphs 1강 정리
in Data on Machine-Learning, Graph
- Stanford CS224W : Machine Learning with Graphs 1강을 듣고 정리한 글입니다
지도 데이터 시각화 : Uber의 pydeck 사용하기
- Uber의 대규모 WebGL 기반 데이터 시각화 도구인 Deck.gl를 파이썬에서 사용할 수 있도록 만든 pydeck 사용 방법에 대해 작성한 글입니다
- 제가 연습하며 사용한 코드는 Nbviewer로 보실 수 있습니다 :)
Gaining Insights in a Simulated Marketplace with Machine Learning at Uber 번역
in Data on Mobility, Simulation
- Uber Tech blog의 Gaining Insights in a Simulated Marketplace with Machine Learning at Uber 번역 & 정리입니다
- 개인 학습 목적으로 번역했으며, 오역이나 의역이 있을 수 있습니다 :)
- 글을 보다 내용과 관련된 링크를 찾아 추가한 부분도 있습니다
