분류 전체보기335 앱 리뷰 분석에 관한 논문 정리 ② 👀 논문 읽기를 통해 해결하고 싶은 부분 1. 표본이 작은 데이터에도 토픽모델링과 감성분석을 적용해도 괜찮을까 2. 어플 리뷰 텍스트 데이터는 어떠한 방법론으로 접근하여 어떠한 인사이트를 얻어낼까 3. 앱스토어 리뷰 + 구글 플레이 스토어 리뷰 분석 로직 설계하기 1️⃣ 지역화폐 앱 사용자 리뷰 분석을 통한 마케팅 전략 수립 - '동백전'과 '인천 e음'을 중심으로 (2020.11) ✨ 연구 목적 ◾ 지역화폐 앱 사용자 리뷰를 분석하여 지역화폐 사용자의 긍정/부정 요인을 파악하고 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립한다. 지역화폐 담당 공무원들과 마케터들에게 지역화폐에 대한 유의미한 정보를 제공해 줄 수 있다. ✨ 핵심 정리 ◾ 앱 사용자 리뷰를 '별점'을 기준으로 긍정과 부정으로 분류하고 각각 워드클라우드.. 2022. 6. 15. [인공지능] Federated Learning , Distributed Learning Summary ✨ Federated learning ◾ Exploits huge amount of data across clients ◾ data is non-IID ◾ Brief indroduction of FedAvg ✨ Distributed learning ◾ Make training Faster ◾ Data evenly distributed ◾ data parallel : Forward pass, Backward pass , Weight update 👉 Communication : Allreduce - ring reduction, One-host reduction ◾ Model parallel 👉 inter-layer parallel (pipeline) : sub-minibatches, inter.. 2022. 6. 15. [인공지능] Meta learning , Transfer learning Summary ✨ Meta learning ◾ Few-shot learning ✨ Transfer learning : knowledge 를 전달 ◾ Fine-Tuning → dataset 이 부족한 경우 ◾ Knowledge distillation → 모델 경량화를 하고자 하는 경우 ◾ Domain adaptation → 같은 도메인에 있지만, 학생 도메인의 데이터셋이 부족한/레이블이 없는 경우 ◾ Inductive/unsupervised → 다른 task 를 수행하기 위해 1️⃣ Meta learning ① Meta learning 기계가 아는지 모르는지 구분이 가능하다. 🔘 learning to learn ◾ 메타학습은 여러가지 task 에 대해서 일반화될 수 있는 모델을 학습하는 것을 목표로 한다 .. 2022. 6. 14. [인공지능] Reinforcement Learning Summary ✨ Reinforcement Learning ◾ Any algorithms that solves MDP ◾ Learning to choose optimal action A → ㅠ* ◾ By learning evaluation functions like V(S), Q(S,A) ✨ Key ✔ next state function 을 알고있다면 ◾ use dynamic programming to learn ܸV(S) ◾ once learned, choose action At that maximizes V(S_t+1) ✔ 미로 찾기처럼 next state function 을 모른다면 ◾ Learn Q(St, At) = E[ V(S_t+1) ] ◾ 학습하기 위해 St x At → S_t+1 을 시도 .. 2022. 6. 14. [인공지능] GNN Summary ✨ Idea for deep learning for graphs ◾ Multiple layers of embedding transformation ◾ At every layer, use the embedding at previous layer as the input ◾ ⭐⭐ Aggregation of neighbors ✨ Graph convolutional network ◾ Mean aggregaton → permutation invariant/equivariant ✨ Applications of GNNs ◾ Node-Level ◾ Edge-Level ◾ Graph-Level ⭐ GNN is general architecture ◾ CNN and Transformer can be viewe.. 2022. 6. 14. 웹 프로그래밍[10] - Flask, bootstrap 👀 교내 '디지털 콘텐츠 웹 프로그래밍' 수업 내용과 'Do it 인터랙티브 웹 페이지 만들기' 유튜브 강의를 통해 공부한 내용을 정리하였습니다. 01. Flask 🔹 웹서버의 기본적인 작동 방식 🔹 HTTP 프로토콜 의사소통을 위한 규약 통신할 때 주고받는 규약 서버와 클라이언트 간에 주고받는 http 메시지 : Request, Responses 🔹 CGI 표준 입출력 장치를 통한 정보입력과 웹페이지 출력 구조로 서버 프로그램과 외부 프로그램을 연동하는 방식 매우 간단한 구조의 인터페이스 🔹 MVC 사용자 결과물 생성 뷰, 전체 모델을 콘트롤하는 콘트롤러, 전체 웹 서비스 모델을 담당하는 모델로 구성하는 소프트웨어 디자인 패턴 사용자와 웹서버가 1:1로 물려져 있음. 사용자가 웹페이지를 보기 위해선 서.. 2022. 6. 13. 웹 프로그래밍[9] - 웹기획 👀 교내 '디지털 콘텐츠 웹 프로그래밍' 수업 내용과 'Do it 인터랙티브 웹 페이지 만들기' 유튜브 강의를 통해 공부한 내용을 정리하였습니다. 01. 웹 기획의 이해 🔹 기획의 개념 🔹 웹기획 : 웹에서 일어나는 일을 기획하는 것 비즈니스를 하는데 있어서 웹을 도구로 사용하여 기획한다. 🔹 UX 기획 : 사용자의 정황과 요구사항을 읽고 그것을 제품이나 서비스로 만들어내는 방법론 사용자에게 유용한 가치를 제공하기 위해 고민하는 가치중심적 사고를 기반으로 제품이나 서비스를 디자인 및 설계하는 것이다. 데스크톱 기반의 웹사이트를 제작할 때에도 적용할 수 있지만, 모바일 웹 기획 시 더욱 필요로 하는 디자인· 설계 방법론이다 🔹 성공적인 웹 기획을 위한 요건 명확한 목표 참신하고 신선한 아이디어와 콘텐츠 가.. 2022. 6. 13. 웹 프로그래밍[8] - Javascript 👀 교내 '디지털 콘텐츠 웹 프로그래밍' 수업 내용과 'Do it 인터랙티브 웹 페이지 만들기' 유튜브 강의를 통해 공부한 내용을 정리하였습니다. 📌 문서 객체 모델 ◾ 문서객체 Dom (document object model) 자바스크립트로 html 과 css 를 제어한다 = Dom 을 제어한다 웹 브라우저가 HTML 파일을 분석하고 출력하는 방식 Html 태그를 자바스크립트에서 사용할 수 있는 객체 object 로 만든 것 문서 객체를 조작한다는 말은 결국 태그를 조작한다는 의미이다. ◾ 기본용어 요소 노드 : 태그와 태그처럼 요소를 생성하는 노드 텍스트노드 : 화면에 출력되는 문자열 정적 생성 : 웹페이지를 처음 실행할 때 HTML 태그로 적인 문서 객체를 생성하는 것 동적 생성 : 웹 페이지를 실.. 2022. 6. 13. 웹 프로그래밍[8] - Javascript basic 👀 교내 '디지털 콘텐츠 웹 프로그래밍' 수업 내용과 'Do it 인터랙티브 웹 페이지 만들기' 유튜브 강의를 통해 공부한 내용을 정리하였습니다. ⭐ 자바스크립트는 동적인 언어로, html 과 css 를 동적으로 제어할 수 있다. ⭐ 동적인 제어 → 이미 출력된 화면이어도, 사용자의 특정 행동에 따라 있는 요소를 숨길 수도 있고 없는 요소를 만들수도 있다. 디자인이나 스타일도 변경할 수 있다. ⭐ 자바스크립트는 웹에서 빠르게 동작하며 문서적인 측면을 제어하기 적절한 언어이다. 📌 자바스크립트 기본 용어 ◾ 표현식 : 값을 만들어내는 간단한 코드 ◾ 문장 : 프로그래밍 언어에 실행할 수 있는 코드의 최소 단위 ◾ 종결: 문장 마지막에 세미콜론(;) 또는 줄 바꿈 ◾ 키워드 : 자바스크립트를 처음 만들 때 .. 2022. 6. 13. [인공지능] 추천시스템 1️⃣ 추천시스템 ① 추천 시스템 🔘 정의 information filtering technique : 어떠한 사람이 관심있을 것 같은 것들을 제공하도록 정보를 filtering 하는 기법 🔘 활용 ⭐ 이커머스, 광고, (유튜브 영상) 추천 비슷한 취향 similar taste 을 가진 사람들이 봤던 것을/구매했던 것을 광고/추천목록으로 보게됨 ⭐ 추천시스템에 딥러닝 네트워크를 활발하게 사용하고 있다 🔘 구조 Candidate generation : 유저의 취향을 고려하여 거대한 corpus (유저, 방대한 비디오 클립 등) 로부터 추천 후보군을 산출한다. Scoring : 후보군 중에서 유저가 실제로 볼법한 추천 게시물을 다시 선택하기 위해 정확한 선택 요소들을 점수화한다. Re-ranking : 싫어.. 2022. 6. 13. 이전 1 ··· 24 25 26 27 28 29 30 ··· 34 다음 728x90
