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[Python] kaggle #4 : Store Sales Time Series Forecasting 아래의 Python 코드는 코퍼레이션 파보리타, 에콰도르의 대형 식료품 소매업자에서 판매되는 수천 개의 제품의 판매를 예측하는 모델을 구축하는 것을 목표로 하는 Kaggle의 'Store Sales - Time Series Forecasting Competition'에 대한 시간을 절약하는 솔루션을 제공합니다. # 필요한 패키지 불러오기 !pip install pmdarima import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX from pmdarima.arima import auto_arima # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('/kaggle/input/store-sa..
[R]Kaggle #3 : Predict which passengers are transported to an alternate dimension with TFDF in R with GPT "Spaceship Titanic with TFDF는" '우주선 타이타닉호'라는 주제로 Kaggle에서 진행된 대규모 데이터 분석 및 머신러닝 대회의 참가 코드 중 하나입니다. 이 코드는 TfidfVectorizer와 Decision Tree를 사용하여 데이터 분석 및 예측 모델링을 수행합니다. TfidfVectorizer는 각 문서의 단어 빈도와 역 문서 빈도를 고려하여 텍스트 데이터를 벡터화하는 방법으로, 문서 간의 유사성을 계산하고 분류 및 예측에 활용됩니다. Decision Tree는 데이터의 분류 기준을 트리 형태로 구성하여 예측 모델링을 수행하는 알고리즘입니다. 이 코드를 통해 분석된 결과, '우주선 타이타닉호'의 생존자와 사망자를 예측하는 모델이 구현되었습니다. 이 모델은 텍스트 데이터를 활..
SVB's bankruptcy asked GPT 최근 발생한 실리콘 밸리 은행의 파산 사건으로 인해 중앙은행, 감독기관, 벤처캐피탈, 정부 등 다양한 주체들 사이에서 비난과 논란이 일고 있다. 그러나 이러한 문제들은 금융위기의 주기적 성격을 이해하고, 현재 상황을 맥락화하지 않는 한, 계속해서 위기를 맞이할 것이라는 것이 이번 연구의 주장이다. 연구에서는 실리콘 밸리 은행의 파산 사건을 둘러싼 문제점들을 비즈니스 모델, 안정성, 도덕적 위험, 규제, 긴축 등으로 분석하고 있다. 그러나 이러한 문제들을 넘어서서 금융위기의 주기적 성격을 이해해야 한다는 주장이 제시되고 있다. 연구에서는 금융, 규제 및 통화 정책의 주기적 성격을 이해하고 이를 맥락에 맞게 해석해야 한다는 점이 강조되고 있다. 금융위기가 발생하면 정부는 즉각적으로 구제 패키지를 제공하고, ..
[R] kaggle #2 House Prices - Advanced Regression Techniques with GPT House Prices - Advanced Regression Techniques는 Kaggle에서 주최하는 대회 중 하나입니다. 이 대회는 Ames, Iowa의 부동산 가격 데이터셋을 활용하여 집값을 예측하는 것을 목표로 합니다. R을 사용하여 이 대회에 참가하려면, 다음과 같은 단계를 따르면 됩니다. # 라이브러리 불러오기 library(dplyr) library(tidyr) library(ggplot2) library(caret) library(randomForest) library(xgboost) library(lightgbm) # 데이터 불러오기 train
[Python] kaggle #2 House Prices - Advanced Regression Techniques with GPT House Prices - Advanced Regression Techniques는 Kaggle에서 주최하는 대회 중 하나입니다. 이 대회는 Ames, Iowa의 부동산 가격 데이터셋을 활용하여 집값을 예측하는 것을 목표로 합니다. Python을 사용하여 이 대회에 참가하려면, 다음과 같은 단계를 따르면 됩니다. # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression, Lasso, Ridge, ElasticNet from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, GradientBoostingRegressor from xgboost imp..
[Python] Kaggle#1 : 타이타닉 with GPT 타이타닉 데이터 분석은 Kaggle에서 유명한 데이터 사이언스 경진대회 중 하나입니다. 이 문제를 해결하기 위해 Python 코드를 사용하여 데이터를 전처리하고 분석하는 방법을 제시합니다. # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("test.csv") 데이터 전처리 def..
[R] Kaggle#1 : 타이타닉 with GPT 타이타닉 데이터 분석은 Kaggle에서 유명한 데이터 사이언스 경진대회 중 하나입니다. 이 문제를 해결하기 위해 R 코드를 사용하여 데이터를 전처리하고 분석하는 방법을 제시합니다. # 필요한 라이브러리 불러오기 library(tidyverse) library(caret) library(randomForest) # 데이터 불러오기 train
Microsoft 365 Copilot asked GPT Microsoft는 Microsoft 365 Copilot을 발표했습니다. Copilot은 대규모 언어 모델(LLM)과 Microsoft Graph 및 Microsoft 365 앱의 데이터를 결합하여 사용자의 말을 가장 강력한 생산성 도구로 바꿔줍니다. Copilot은 Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams 등의 Microsoft 365 앱에 내장되어 있으며, 사용자와 함께 작동하여 창의력을 발휘하고 생산성을 높이고 기술을 향상시킵니다. 또한, 비즈니스 채팅을 통해 데이터와 앱에서 작동하여 필요한 정보와 인사이트를 찾아내므로 조직 전체에서 지식이 자유롭게 흐르고 답을 찾는 데 드는 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다. Copilot은 AI로 작업하는 방식과 AI가 작동하는 ..
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