Ttoro_Tech

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1973/ 쿠팡이 '기계학습'으로 물류 입고 프로세스 개선한 방법 | 요즘IT 쿠팡은 물류 입고 프로세스의 최적화를 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 풀필먼트 센터로의 제품 입고과정에서 낭비되는 자원을 최소화하면, 적기에 제품을 판매하고 더 많은 고객들에게 더 yozm.wishket.com 쿠팡(Coupang)에서 사용한 Machine Learning 풀릴먼트 센터 입고 프로세스 효율 개선 쿠팡 풀필먼트 센토로의 제품 입고 시 필요한 운송 트럭의 적정 수량을 데이터에 기반해 예측하기 제품 입고 과정에서 낭비되는 자원을 최소화하면 적기에 제품을 판매하고 더 많은 고객들에게 더 빠르게 배송 가능 배경 매일 각지의 수많은 업체들이 트럭에..

2차 미니프로젝트 2번째 주제 Kaggle Competitions : 악성 사이트 탐지 sub : CatBoost, K-Nearest Neighbor imputation(KNN Imputation) 최종 F1 Score 94.3% (상위 10위권) 1. 문제 정의 머신러닝 활용한 악성 사이트 탐지 유효한 독립변수를 선정할 것 최적의 결측치 대체 방안을 도출할 것 2. Data 분석 Train.csv 에 비해, test.csv에는 결측치가 많은 것을 확인할 수 있다. Train에서 높은 회귀 설명력을 보여주나, Test 에서는 결측치로 인해 제대로 작동하지 않음을 예상해볼 수 있다. Train 데이터에서 몇 특징 값이 한 곳으로 몰린 분포를 가진 것을 확인해볼 수 있었다. 3. 데이터 전처리 로그변환 결측..