직장인 익명 게시판을 통해 본 재택근무
익명 게시판 11만 건을 분석해 재택근무에 대한 직장인 인식과 주요 불편을 살폈습니다. 재택근무가 복지·이직 조건으로 인식되며 환경 지원 수요도 확인했습니다.
#NLP#LDA#n-gram
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대표 인기 포스트ETL 성능 향상을 위한 몇 가지 팁들42 조회42 조회 AI 백엔드
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- 2022. 3. 30.
최신 게시글 (10)
ETL 성능 향상을 위한 몇 가지 팁들
HiveQL과 RDBMS 쿼리 구조를 개선해 ETL 처리 성능을 높이는 방법을 소개했습니다. 데이터 검증, 로그, 스케줄링을 통한 안정적인 ETL 운영 방식도 정리했습니다.
#ETL#HiveQL#RDBMS
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생성모델(Generation Model)이란 무엇인가?
생성모델을 판별모델과 비교하고 지도·비지도 방식으로 구분했습니다. KDE·GMM·VAE·GAN과 시계열 이상치 탐지 활용을 정리했습니다.
#생성모델#판별모델#GAN
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HR Analytics와 구조방정식
HR Analytics의 추상적 개념을 구조방정식 모형으로 측정·분석하는 방식을 소개했습니다. 측정오차 통제, 매개효과 검증, 적합도 평가의 활용성을 설명합니다.
#HR Analytics#구조방정식#잠재변수
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자연어처리와 HR analytics
BERT의 대표 NLP 과제와 데이터셋을 입력·출력 구조 중심으로 정리했습니다. 이를 이력서 필터링, 평가 코멘트 분석, 채용 Q&A에 적용하는 방안을 제시합니다.
#NLP#HR analytics#BERT
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ETL 개념과 ETL 개발 시 고려해야 하는 원칙들
ETL의 추출·변환·적재 흐름과 데이터 웨어하우스에서의 역할을 정리했습니다. 멱등성, 점진 적재, 파티셔닝, 테스트와 모니터링 원칙을 제시했습니다.
#ETL#데이터 웨어하우스#Airflow
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아이템에 대한 만족도는 플레이어가 게임을 열심히 하는데 영향을 미칠까??
영웅·전설 전직 아이템 만족도가 게임 플레이 변화에 미치는 인과효과를 분석했습니다. 대부분 영향은 없었으며, 높은 등급 아이템의 획득 자체가 더 중요하다고 해석했습니다.
#인과추론#로지스틱 회귀#게임 데이터 분석
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게임 플레이어는 좋은 아이템을 획득하면 게임을 더 열심히 하게 될까?
게임 내 영웅·전설 전직 획득이 이후 플레이 변화에 미치는 영향을 인과 추론으로 설계했습니다. 교란 변수와 collider를 구분해 공정한 비교를 위한 통제 변수 선정 과정을 설명합니다.
#인과 추론#게임 데이터 분석#회귀분석
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Transformer를 이용해 대량의 게임 데이터를 임베딩 해보자!
게임 행동 로그를 Transformer-Autoencoder로 임베딩해 긴 시퀀스 처리와 GPU 학습 효율을 개선했습니다. 부정사용자 탐지에서 LSTM 기반 임베딩보다 높은 F1 Score를 확인했습니다.
#Transformer#Autoencoder#임베딩
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PC의 시스템 로그를 활용하여 위협 행위 탐지하기
시스템 로그를 Doc2Vec으로 벡터화해 사용자별 정상 행동 패턴과 변화를 분석했습니다.\n개인·조직·직무 기준을 함께 활용해 오탐을 줄이는 위협 탐지 방향을 제안합니다.
#EDR#Doc2Vec#이상탐지
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