주식으로 돈을 좀 벌었는데... 이제 자동화 해보고 싶어요. 한국 미국 시장을 타겟으로 ai 이용해서 자동화 가능할까요? 학습할 데이터를 어디서 구해야 할까요?

커리어 쌓아나갈 때 어떤 타입이 더 좋을까요? ml 모델 연구부터 백엔드 배포까지 다뤄봤는데 아무래도 깊게 지식이 쌓인다는 생각이 없어서요 ㅠㅠ 이직할때는 좁고 깊게 아는 사람을 선호할까요? 물론 다 잘하면 좋겠지만 시간은 한정적이니까요

아래에 교육 질문 보고 든 생각. 주변 보면 강의 나가시는 분들 진짜 많아요. 연차가 쌓이면서 점점 생깁니다. 그렇게 쏠쏠하게 용돈벌이(어떤 분은 그 이상) 하는 것 같은데요 어떠세요?? 여기 많이들 모여계신거같아서 여쭤봅니당~

선정되신 분들께는 댓글로 별도 공지 드리고 주유권 발송드릴 예정입니다. 매일 가장 많은 유저의 댓글을 받은 글 10개를 골라 3만원 주유권을 드리고 있으니 여러분의 많은 참여 부탁드립니다!

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점점 이런 교육 시장 ( 데이터 분석, 빅데이터, 인공지능 ) 에 대한 니즈가 커져갈것 같은데요... 저도 실무자이지만... 실무자 분들 주말에 부업(?) 식으로 강의 하시는 분들이 많으신가요? 페이는 어느정도가 적당할지도 잘 모르겠어서 사실 한 스타트업에서 오퍼가 왔는데, 어떻게 결정해야할지 모르겠어서 고견을 구합니다

ICLR 2020년 Submission 논문 주제 Top 25 라는데, 올해도 역시 Reinforcement learning 이 압도적이네요 ㅋ

작년 CVPR 2019에서 발표한 논문 중에 Story로 부터 주요 문장들을 추출하여 각 문장에 해당하는 이미지를 생성하는 Story Visualization이라는 재밌는 task를 제안했네요.논문을 간단히 요약하자면, 입력으로 Story를 받고 이를 요약하여 출력으로 이미지를 만들어 낸다는 것인데 입력story의 contextual information을 포착해서 적절한 이미지를 생성합니다.이미지를 생성하는 과정에서 요즘 가장 핫한 모델인 Generative model (GAN)을 사용해서 성공적으로 학습했다는 것이 흥미롭네요. 확실히 요즘 GAN이 여기저기 다양하게 적용되면서 신선한 주제가 많이 나오는 것 같아요. 제안하는 모델인 StoryGAN은 Story Encoder, Context Encoder, Image Discriminator, Story Discriminator로 구성된다고 합니다! 궁금하신 분들을 위해 논문 링크 첨부드립니다~ https://arxiv.org/pdf/1812.02784.pdf

안녕하세요. 요즘 회사에서 여러 가지 목적으로 널리지 그래프를 구축하고 있는데요, 혹시 LOD를 활용해서 널리지 그래프를 구축하고 활용한 사례가 있을까요??저희는 공공데이터 포털에서 제공하는 데이터를 활용 하고 있는데, 생각보다 관리가 안되고 있는 데이터가 많아서 아쉽네요 ㅠ

가끔 심심할 때 구경하는 사이트인데, 분야별로 논문과 그에 해당하는 코드가 잘 정리되어 있어서 유용하네요.잘 모르는 분야에 대해서 궁금할 때 트렌드를 빠르게 파악할 수 있어서 좋은 것 같아요. https://paperswithcode.com/sota

현업에서 Data Science 하시는 분들께 질문 드립니다! 혹시 빠르게 결과물을 만들어내야 할 때, tensorflow와 pytorch 둘 중에 하나만 골라야 한다면, 어떤 ML/DL framework가 좋다고 생각하시나요?

리멤버 커뮤니티 오픈 베타 런칭 기념 이벤트! 매일 가장 많은 사용자의 댓글을 받은 10분께 상품권을 드립니다.

<직무톡은 일과 관련된 모든 고민과 경험을 나눌 수 있는 공간입니다> 1. 일하다 막히는 부분, 커리어 고민 등 다양한 질문을 해보세요. 같은 직무 커뮤니티 회원들의 도움을 받을 수 있습니다. 2. 직무 관련 팁이나 경험을 나누거나, 업계 뉴스를 공유해주셔도 좋습니다. 커뮤니티 회원들과 의견을 나누고 더 많은 인사이트를 얻으세요. 3. 자기소개나 홍보, 협업, 구인 관련 글은 ‘소개톡'을 활용해주세요. 게시판 성격에 맞지 않는 글은 리멤버 관리자에 의해 이동되거나 삭제될 수 있습니다. <이런 행동은 하지 말아주세요> 1. 리멤버 커뮤니티는 ‘서로 믿고 이야기할 수 있는 공간'을 조성하고자 합니다. 이를 위해서는 회원님들의 도움이 필요합니다. 2. 가급적 경어를 사용해주세요. 서로에 대한 존중이 리멤버 커뮤니티를 더욱 유익한 공간으로 만듭니다. 3. 누군가를 비판할 때는 조심해주세요. 비판은 필요하지만, 근거 없는 비방으로 상대의 명예를 훼손하는 일은 없어야 합니다. 4. 음란물이나 스팸성 게시물을 올리지 말아 주세요. 5. 저작권법을 준수해주세요. 유용한 자료는 격하게 환영하지만, 출처는 꼭 명시돼야 합니다. 규칙을 어긴 글은 삭제될 수 있고, 지속적으로 규칙을 위반하는 경우에는 커뮤니티에서 퇴장될 수 있습니다. 회원님께 더욱 가치 있는 공간을 만들기 위해 노력하겠습니다. 리멤버 팀 드림