KUBIG 2022-2 활동 블로그

태블로 신병 훈련소 DAY8의 목표는 바로바로! 데이터 탐색을 하기 위한 Action 기능 배우기 입니다 과제1. 집합 작업(동작) 과제2. 매개변수 변경을 이용한 드릴 다운 과제1. 집합 작업(동작) 부터 보겠습니다 이 대시보드의 [지역별 매출 현황]에서 경기도와 강원도를 선택하면, 경기도와 강원도의 전국 대비 매출 비중과, 제품중분류별 전체 대비 매출 비중이 파란색으로 나타나게 할겁니다. 아래처럼요~! 이를 위해선 두가지를 하면 됩니다! STEP1) 값을 선택할 필드의 집합 만들기 STEP2) 1단계에 만든 집합 값을 변경하는 동작 만들기 "지역별 매출 현황" 워크시트에서 "시도" 값 필드 위에 마우스 우클릭 > [만들기] > [집합] 집합명: "시도 선택 집합" (현재는 아무 원소도 포함되지 않아도..

심화 스터디/태블로 2022. 10. 12. 02:54

작성자 : 채윤병 참고 : MIT spring 2021 6.874 Computational system biology lecture 15 일반적인 ML, deep learning의 경우 데이터의 형태가 이미지, 텍스트, 수치와 같은 형태 생물 데이터(gene-gene, cell-cell, protein-protein)의 경우 데이터간의 연관성이 매우 복잡하게 얽혀있기 때문에 일반적인 데이터 형태로 표현하기가 어려움 >> Graph network 형태로 데이터를 표현 데이터의 형태에서 Node는 drug discovery의 경우 약물이 될 수도 있고 gene, protein등이 될 수 있다. Edge의 경우 Node들 간의 연관성을 담고 있다. (그렇지만 Drug discovery와 같은 분야에서 일반적인..

심화 스터디/Graph Study 2022. 10. 9. 21:49

* 작성자 : 16기 김진서 본 포스팅은 고려대학교 산업경영공학부 김성범 교수님 강의를 참고하여 작성되었습니다. https://youtu.be/0friMpcVZ1I Q: 시계열 분석에 필요한 4가지 구성요소들은? A: Trend ( 시간에 따른 변동 움직임 필요함), Seasonality ( seasonal variance 반영 ; 여름에 올라갔다가 나중에 내려가는 아이스크림 판매량), Noise / Irregularity (스파이크나 예측 가능하지 않은 변화모양), Cyclicity (일정 시간 주기로 비슷한 패턴이 반복되어야 함) Q: 정상성이란 무엇인지? A: 다른 시간 간격동안 1) 평균이 일정하고 2) 분산(표준편차)가 일정하며 3) Autocovariance 가 시간에 의존하지 않는다. => ..

심화 스터디/시계열 2022. 10. 9. 19:39

태블로 신병 훈련소 DAY7 사용 데이터: 스타벅스 매장 정보 TASK 1. 도넛차트 도넛차트는 각 데이터의 비중이 얼마나 되는지 표현하기 위한 차트 중 하나로, 이번 태블로 과제에서는 2016년부터 2019년까지 연도 별로 슈퍼스토어의 고객세그먼트 별 매출 비중이 어떻게 바뀌었는지 살펴보았다. 도넛차트를 만드는 순서는 다음과 같다. 1) - 년(주문날짜) 변수를 열에 가져다 둔다. - 차트 타입을 파이차트로 바꾼다. - 파이 차트의 색상은 세그먼트, 크기는 매출로 설정해준다. 2) - 도구모음의 화면 맞춤을 표준 -> 전체보기로 수정한다 - 마크 크기를 적당하게 키운다. 3) 세그먼트와 매출 필드를 레이블에 추가한다. 4) 파이차트보다 작은 크기의 원을 만들어 이중축을 통해 합친다 - 행을 더블클릭하여..

심화 스터디/태블로 2022. 10. 4. 14:18

작성자: 16기 노연수 태블로 신병 스터디 3일차 과제: 매개 변수를 사용하여 측정값 변경하기 & 대시보드 작업 적용하기 매개 변수를 이용해서 사용자가 상호작용 할 수 있는 시각화와 대시보드를 만드는 것이 목표입니다! 과제 1: 매개 변수를 사용하여 측정값 변경하기1 & 마크 색상 표현하기 선택한 카페인 함유량에 따라서 카테고리 색상이 표시되도록 하는 것이 목표이다. 1. 매개 변수 만들기 실행 후 [측정값 선택] 매개 변수 만들기 매개 변수 만들기를 클릭한 후 이름: 측정값 선택 / 데이터 유형: 문자열 / 허용 가능한 값: 목록 / 값 목록: 카페인, 칼로리, 당류로 설정한다. 2. 계산된 필드 만들기 매개 변수를 이용하는 필드인 계산된 필드를 만든다. 계산된 필드 만들기를 실행한 후 다음과 같이 식..

심화 스터디/태블로 2022. 10. 3. 23:24

작성자 : 16기 임정준 본 포스팅은 다음 자료들을 참고하여 작성되었습니다. - https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#id2 - https://wikidocs.net/28#_9 0. What is "Class(클래스)" in python? Definition: bundling data and functionality Allowing new instances of that type to be made Each class instane can have attiributes attached to it for maintaning its state Cookie Frame: Class Cookie: Object 1. Python Scope & Namespace Nam..

심화 스터디/Dive into Deep Learning 2022. 9. 30. 23:02

🔑Machine Reading Comprehension(기계 독해)에 사용되는 데이터셋인 SQuAD(2016)와 SQuAD2.0(2018)에 대한 전반적인 내용을 살펴본다. What’s NLP? 자연어처리의 전통적인 정의 인공지능(AI)의 한가지 : the branch of AI 인간이 자연적으로 사용하는 언어를 분석, 이해 및 생성하여 문제를 해결! 다양한 관점에서의 NLP 연구들 Phonetics and Phonology - 음운학적 (linguistics sounds) Morphology - 말뭉치의 구성 (형태론적) Syntax - 언어의 문법에 대한 (통사론적) Semantics - 말의 맥락의 의미 (의미론적) Discourse - 담화론적 의미 자연어처리(NLP)의 실질적인(pragmatic..

심화 스터디/논문 리뷰 2022. 9. 29. 20:29

작성자: 15기 이승은 1. Trends RNN으로 Graph 구조의 데이터를 다루기 → 그 이후 (Spectral Representation) Graph에 eigen-decomposition 후 합성곱 연산 적용 등: 쉽게 말하면 그래프를 축소해서 다루기 쉬운 format으로 만든 후 연산 → but 연산 적용 후 새로운 구조의 Graph나 새로운 Node에 적용하기 어렵다는 단점이 있다. (Non-Spectral or Spatial Representation) 합성곱을 Graph에 직접적으로 적용 (GraphSAGE 등) 이외에도 Attention 적용 → Inductive Learning에 적용 가능, 일반화 장점 2. Methods 3. Advantages Graph의 모든 Edge에 공유되어 A..

심화 스터디/논문 리뷰 2022. 9. 29. 20:26