😎 공부하는 징징알파카는 처음이지?

2200829~221216 !! 학교에서 장기현장실습으로 4학년 2학기 동안 인턴을 간다!!! 두구두구둑두구~~~ 원래 나는 영상처리 관련 기업을 가는 거엿지만...... 나의 포트폴리오와 영상처리 (의료영상 플랫폼.) 맞지 않다고 하셔서 면접에서 떨어졌다..... 난 사실 IOT나 음성처리와 같은 머신러닝 개발에 더 관심ㅇㅣ 있어서 (그러기 위해 더 열심히 노력 해야하지만 ㅋ) 걍 사유가 그러려니,, 이해는 됐는데 아니 암튼 나만 서류 붙여놓고,, 인턴 다니기 일주일 전에 통보라니!!! 교수님...... 전 어디로 가야되나요ㅜㅜㅜㅜ 정말 그 주는 콩닥콩닥했다.. 뒤늦게 연구실이라도 알아봐야되나 흑 흑 하지만 멋쟁이 교수님께서 "인포뱅크" 기업을 소개시켜주셨다. https://www.infobank.ne..

220919 작성 https://arxiv.org/abs/2204.11115 Time Series Forecasting (TSF) Using Various Deep Learning Models Time Series Forecasting (TSF) is used to predict the target variables at a future time point based on the learning from previous time points. To keep the problem tractable, learning methods use data from a fixed length window in the past as an explicit inp arxiv.org 🟣 Abstract 시계열 예측(TSF)은..

220919 작성 https://vitalflux.com/different-types-of-time-series-forecasting-models/ Different types of Time-series Forecasting Models - Data Analytics Data Science, Machine Learning, Data Analytics,Python, R, Tutorials, Interviews, AI, Time-series forecasting, Types, ARIMA, SARIMA, VAR, VECM vitalflux.com ▶️ 다양한 유형의 시계열 예측 모델 시계열 예측은 타임 스탬프 데이터 포인트를 기반으로 미래 이벤트를 예측하는 예측 유형 과거 데이터를 사용하여 미래 이벤트를 예측..

220916 작성 https://www.kaggle.com/code/koheimuramatsu/change-detection-forecasting-in-smart-home/notebook Change Detection & Forecasting in Smart Home Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Smart Home Dataset with weather Information www.kaggle.com 😎 energy data from house appliances and weather information 가전제품별 에너지 소비량과 기간 간의 관계를 이해 가전제품의 이상 사용을 감지 날씨 정보와 ..

220916 작성 https://www.kaggle.com/code/ymlai87416/web-traffic-time-series-forecast-with-4-model Web traffic time series forecast with 4 model Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com 😎 웹 트래픽 시계열 예측 약 145,000개의 Wikipedia 기사에 대한 미래 웹 트래픽 예측 문제에 대해 참가자가 설계한 최첨단 방법을 테스트 😎 데이터 세트 약 145,000개의 시계열로 구성 2015년 7월 1일부터 2016년 12월 31일까지..

🔴 캐시 웹사이트의 웹페이지를 활성화 하는데 사용된 각종 정보들이 자동으로 컴퓨터에 임시 저장 임시 저장된 정보를 캐시 생성 이유 : 나중에 해당 웹사이트 재방문 할 때, 빠르게 웹페이지 만들어주기 위해 도메인 서버의 저장공간에 저장 🔴 쿠키 사용자가 검색을 하거나 작업내용의 일부를 저장 내 컴퓨터 저장공간에 저장 🟣 현재 페이지 새로 고침 F5 캐시된 데이터를 서버에서 다시 받지 않고 pc에 저장된 캐시 데이터를 그대로 사용해서 현재 페이지를 새로 고침 새로 고치고 종종 웹 브라우저의 캐시 된 내용에서 동일한 페이지를 다시 로드 Ctrl + R 🟣 강력한 새로 고침 (캐시 된 콘텐츠를 무시하고 현재 페이지를 새로 고침) Ctrl + Shift + R 캐시된 데이터를 무시하고 무조건 서버에서 새로 데이터..

220915 작성 https://arxiv.org/abs/2011.04452 Comparison between ARIMA and Deep Learning Models for Temperature Forecasting Weather forecasting benefits us in various ways from farmers in cultivation and harvesting their crops to airlines to schedule their flights. Weather forecasting is a challenging task due to the chaotic nature of the atmosphere. Therefore lot of research a arxiv.org 🟣 Abstract..

220915 작성 https://dhi.github.io/tsod/ tsod: Anomaly Detection for time series data. — tsod documentation dhi.github.io https://github.com/DHI/tsod GitHub - DHI/tsod: Anomaly Detection for time series data Anomaly Detection for time series data. Contribute to DHI/tsod development by creating an account on GitHub. github.com 😎 tsod 란? 이상 현상은 경계 조건 또는 실시간 결정 시스템으로 수치 시뮬레이션 엔진에 데이터를 제공하기 전에 자동으로 감지되..