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      "content": "# **데이터셋 설명**\n\n## 해당 데이터셋은 https://www.bigdata-environment.kr/ 에서 제공하는 \"행정동별 커피분야 소비인구\" 데이터입니다.\n\n## 해당 데이터셋은 행정동 별 커피 소비인구 데이터를 이용하여 커피 소비인구를 예측하기 위한 데이터셋입니다. \n\ngov_dn_cd, bntr_nm, signgu_nm, adstrd_nm, de, sex_se, year_se, cnsmr_popltn_co 정보로 구성되어있으며, 이를 이용하여 커피 소비인구를 예측 할 수 있습니다.\n\ngov_dn_cd - 행정동코드\n\nbntr_nm - 시도명\n\nsigngu_nm - 시군구명\n\nadstrd_nm - 행정동명\n\nde - 기준일자\n\nsex_se - 성별\n\nyear_se - 연령대\n\ncnsmr_popltn_co - 소비인구(명)\n\n파일 구성\n\ntrain.csv : 해당 파일은 train에 사용되는 gov_dn_cd, bntr_nm, signgu_nm, adstrd_nm, de, sex_se, year_se 정보와 소비인구 정보인 cnsmr_popltn_co를 포함하고 있습니다.\n\ntest.csv : 해당 파일은 train에 사용되는 gov_dn_cd, bntr_nm, signgu_nm, adstrd_nm, de, sex_se, year_se 정보를 포함하고 있습니다.\n\nsample_submission.csv : 첫번째 컬럼의 id에 해당하는 값에 상응하는 커피 소비인구 값을 입력해주시고 제출해주시면 됩니다.",
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      "content": "# **2021년 지능기전공학부 인공지능 수업 텀 프로젝트**\n\n\n## 행정동별 커피 소비인구 예측\n\n본 프로젝트의 데이터셋은 해당하는 행정동에서 0시~24시까지 하루 동안 커피분야의 매장에서 소비를 일으킨 성별 연령대별 고유 인구의 수를 제공합니다. 해당 데이터셋을 이용하여 지금까지 배운 내용들을 기반으로 문제를 해결할 수 있습니다. 행정동별 커피 소비인구를 예측해 보세요 !\n\n데이터에 대한 자세한 내용은 Data 탭에 기재되어 있습니다.\n\n\n## **데이터의 크기가 크기 때문에 gpu사용이 필수입니다**\n## **학습시간이 다소 오래 걸릴 수 있습니다**\n",
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      "content": "![RMSE](https://blog.kakaocdn.net/dn/b10oWd/btqBxATyHHi/QWuTvEd3FBMh5BfmkUVVCk/img.png)\n평가는 Regression에서 많이 사용되는 Root Mean Square Error (RMSE) 스코어를 기준으로 함. 해당 식은 위와 같음.",
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