So, why does this matter?

[DATA] 3. AWS Redshift와 Snowflake에서의 컬럼 데이터 정렬 속도에 관하여

[Embedding] 20. 임베딩을 시각화하는 효율적인 방법은?

[Embedding] 19. 의미축이 아닌 앵커 벡터를 사용해 고객을 스코어링할 때의 차이는?

[Embedding] 18. 구매의사 방향 벡터로 “구매 직전 임계값” 찾기

[Embedding] 17. 고객 행동 임베딩에서 구매의사 방향 벡터 만들기

[Embedding] 16. 행동의 수가 적으면 임베딩이 비슷해지나?