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1. 제 41회 TDF - "Opening Speech"  https://www.youtube.com/watch?v=k8gMpeHae1s 2. 제 41회 TDF - "Data Driven Industry Reinvention" https://www.youtube.com/watch?v=mDus2eQIFL0 3. 제 41회 TDF - "Big Data & Industrial IoT for Smart Factory"  https://www.youtube.com/watch?v=bblxtNO232Y 4. 제 41회 TDF - "Mining Big Data" https://www.youtube.com/watch?v=xAUCyVRSX-k 5. 제 41회 TDF - "SKT Big Data 사업 추진 전략" https://www.youtube.com/watch?v=LecdlHprius 6. 제 41회 TDF - "예지 정비(PdM)방법과 알고리즘"  https://www.youtube.com/watch?v=fuBSW0VDVt0 7. 제 41회 TDF - "SKT Big Data Discovery Solution"  https://www.youtube.com/watch?v=1Z5hysVU1eY 8. 제 41회 TDF - "Big Data Visualization"  https://www.youtube.com/watch?v=dVYvWOvcFNM 9. 제 41회 TDF - "SKT Big Data Hub" https://www.youtube.com/watch?v=0Pmfd9TPm3Q

1. fastText란? fastText is a library for efficient learning of word representations and sentence classification 2. 소스 위치 ( github) https://github.com/facebookresearch/fastText 3. 빌드 $ git clone https://github.com/facebookresearch/fastText.git $ cd fastText $ make 4. 예제 실행 $ git clone https://github.com/facebookresearch/fastText.git $ cd fastText $ ./classification-example.sh 4-1. 테스트 환경 준비 https://raw.githubusercontent.com/le-scientifique/torchDatasets/master/dbpedia_csv.tar.gz 를 다운로드 The DBpedia ontology classification dataset is constructed by picking 14 non-overlapping classes from DBpedia 2014.  They are listed in classes.txt. From each of thse 14 ontology classes , we randomly choose 40,000 training samples and 5,000 testing samples. Therefore, the total size of the training dataset is 560,000 and testing dataset 70,000 . The files train.csv and test.csv contain all the training samples as comma-sparated values. There are 3 columns in the...

회사가 출퇴근 자율제에 주 40시간 근무 규정이 생긴지 몇달이 되어간다. 출근할 때 버스의 남은 좌석을 안다면 편한 나의 출근 시간을 정할 수 있을텐데.. 우선 남은 버스 좌석 데이터를 모으면 어떻게(통계, Regression, 딥러닝 등) 해서라도 위 궁금증을 해결할 수 있으리라 생각한다. 그래서 아래와 같이 데이터 취합을 시도했다 1. 공공데이터 사이트에 가입하기  - https://www.data.go.kr/   - 파일데이터/OpenAPI/표준데이터 제공 2. 로그인 => 데이터셋 => Open API 선택 => 기관별 선택  => "버스도착정보 조회" 검색 후  개발 계정 신청 (IE 9 이상에서만 신청 가능)  - 정류소와 노선번호를 기준으로 첫번째, 두번째 도착 예정 버스의 위치정보와 도착 예정시간, 빈자리 지상버스 정보를 REST SOAP 방식의 API로 제공  - 일반/서버 유형 선택 가능  - 일일 트래픽 1000 제한 (?) (why? 개발 계정이기 때문에)    - 운영(서비스)계정 활용 신청 시 필요한 트래픽을 요청할 수 있음 3. 마이페이지 => OpenAPI => 개발계정 => 인증키 신청 후 => 인증키 발급 현황에서 확인 가능  - 나의 인증키 : OSE.....%3D 4. 경기버스정보에서 Rest API를 통해서 데이터 수집 가능 - 버스도착정보항목조회 - https://www.gbis.go.kr/gbis2014/publicService.action?cmd=tBusArrivalItem - 노선 ID와 정류소 ID는 어떻게 아는 거지?   - 기반정보조회 테스트에서 다운로드 링크 확인 후 txt 파일 다운로드해서 확인 가능     - routeId=204000057     - station...