마인즈앤컴퍼니 블로그

안녕하세요. 마인즈앤컴퍼니입니다. 마인즈앤컴퍼니는 인공지능 Data Scientist를 적극 채용 중에 있는데요. 입사하게 되면 구체적으로 어떤 업무를 하게 될지 궁금하신 분들이 많았죠? 2021년 하반기에 Data Scientist 로 (이하 DS) 입사하여 프로젝트를 수행하고 계신 홍승우 매니저님을 만나간단하게 인터뷰를 해보았습니다. 어떤 계기로 마인즈앤컴퍼니에 입사하게 되었는지, 입사 후 어떤 프로젝트를 어떻게 했는지, 솔직하게 털어놓는 시간이 되었는데요. 부끄러움 많은 샤이가이이지만 일할 때만큼은 열정가이인 홍승우 매니저님의 인터뷰 지금 바로 공개합니다! Q. 안녕하세요! 간단하게 본인 소개 부탁드려요. 안녕하세요, 저는 2021년부터 마인즈앤컴퍼니 DS팀에서 AI 모델을 개발하고 있는 홍승우 매..

이번 글에서 다룰 주제는 지금까지 공부했던 방법론들과는 조금 다른 목적을 가진 방법론을 다루고자 합니다. 그 주인공은 바로 "차원 축소(Dimesionality Reduction)"입니다. 차원 축소란 쉽게 이야기하면 중요한 변수들을 취하여 우리가 다루는 변수의 수를 줄이는 프로세스입니다. [ML101-#1. Machine Learning?] 을 통해 차원 축소에 대해서 개괄적으로 소개를 해드렸는데요, 조금 더 자세히 살펴보도록 하겠습니다. 차원이란 무엇일까요? 이미 앞선 글들을 통해 계속 공부해오셨다면 쉽게 받아들이시고 있으실 거라고 생각됩니다. 차원이란 변수, 피처(feature), 열(column)과 같은 의미로 이해하시면 됩니다. 그렇다면 이 차원을 왜 축소시켜야 하는 것일까요? 반대로, 차원이 ..

지난글에서는 대표적인 Unsupervised learning 모델의 하나인 clustering의 개요, 유형에 대해 알아봤습니다. 이번 글에서는 clustering의 대표적인 모델인 K-means clustering / Mean-shift clustering / DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) / EM clustering using Gaussian mixture 에 대해서 좀 더 자세히 알아보고자 합니다. 1. K-means clustering K-means clustering은 대표적인 분할 군집 기법입니다. 군집 별로 centroid (중심)을 가지고 있으며, centroid에 가까운 data들 끼리 묶어 군집..