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GS ITM 기술전략팀 부장. AWS상에서 세이지메이커의 기능 및 데이터 분석 알고리즘을 개발하고 있다. 머신러닝 및 딥러닝을 사용하여 다양한 빅데이터를 사용한 프로젝트에 참여한 경험이 있다. 뉴욕 주립 대학교 버펄로에서 전자공학과 인공지능 박사과정을 졸업했다.

작가의 추천

  • 파이썬과 R 두 가지 언어로 시계열 데이터를 설명합니다. 특히 딥러닝의 경우 MXNet으로 처리한 과정을 눈여겨볼 필요가 있습니다. 기본적인 이론은 물론 (데이터 전처리부터 일반적인 시계열 (헬스케어 (주식시장 데이터까지 다룹니다. 시계열 데이터를 집중적으로 공부하고자 하는 독자에게 좋은 참고 자료가 될 것입니다.

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