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9월 2022

27 9월

UCI 머신러닝 Repository의 데이터 세트를 사용하여 머신러닝 연습

by Nepirity
in Technology
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머신러닝을 연습하기 위한 좋은 데이터 세트는 어디에서 얻을 수 있을까요?흥미롭고 관련성이 높은 실제 데이터 집합이지만 Excel에서 검토하고 데스크톱에서 작업할 수 있을 만큼 충분히 작아야 합니다.이 게시물에서는 머신러닝을 연습하는 데 사용할 수 있는 고품질의 머신러닝 데이터 세트를 살펴볼 것입니다. 이 데이터베이스를 UCI 머신러닝 저장소라고 하며 이를 사용하여 자율 학습 프로그램을 구성하고 머신러닝의 견고한 기반을 구축할 수 있습니다.연습 데이터 세트가 필요한 이유는 무엇입니까?머신러닝을 연습하는 데 관심이 있는...

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27 9월

머신러닝 학습 어떻게 시작할까? 4. 툴 선택하기 : R platform (숙련자용)

by Nepirity
in Technology
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개발자에서 머신러닝 실무자까지 14일 만에이 미니 코스에서는 14 일 이내에 R을 사용하여 시작하고, 정확한 모델을 구축하고, 예측 모델링 머신러닝 프로젝트를 자신 있게 완료하는 방법을 알아볼 것입니다. 단계별 자습서와 모든 예제에 대한 R 소스 코드 파일을 포함한 새로운 책 Machine Learning Project with R로  프로젝트를 시작하십시오. 이제 시작해 보겠습니다.이 미니 코스는 누구를 위한 것인가요?시작하기 전에 올바른 위치에 있는지 확인해 보겠습니다. 아래 목록은 이 과정이 누구를 위해 설계되었는지에 대한 몇 가지 일반적인...

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26 9월

머신러닝 학습 어떻게 시작할까? 4. 툴 선택하기 : Python ecosystem (중급자용)

by Nepirity
in Technology
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개발자에서 머신러닝 실무자까지 14일 만에파이썬은 응용 머신러닝을 위해 가장 빠르게 성장하는 플랫폼 중 하나입니다.이 미니 코스에서는 14일 안에 Python을 사용하여 예측 모델링 머신러닝 프로젝트를 시작하고, 정확한 모델을 구축하고, 자신 있게 예측 모델링 머신러닝 프로젝트를 완료하는 방법을 발견하게 될 것입니다.단계별 자습서와 모든 예제에 대한 Python 소스 코드 파일을 포함하여 파이썬을 사용한 머신러닝 숙달이라는 새로운 책으로 프로젝트를 시작하십시오.이제 시작해 보겠습니다.2016년 10월 업데이트: sklearn v0.18에 대한 예제가 업데이트되었습니다.2018년 2월 업데이트: Python 및 라이브러리 버전을 업데이트합니다.2018년...

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26 9월

머신러닝 학습 어떻게 시작할까? 4. 툴 선택하기 : Weka Workbench(초심자용)

by Nepirity
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14일 안에 머신러닝 실무자 되기머신러닝은 멋진 연구분야입니다. 하지만 실제로 자신이 가진 문제를 해결하기 위해 어떻게 사용할까요? 머신러닝을 위해 데이터를 가장 잘 준비하는 방법, 사용할 알고리즘 또는 특정 모델을 선택하는 방법에 대해 혼란스러울 수 있습니다.이 게시물에서는 단일 수학 방정식이나 프로그래밍 코드 라인없이 Weka 플랫폼을 사용하여 응용 머신러닝에 대한 집중 훈련을 진행해 보겠습니다.이 미니 코스를 완료 한 후 :데이터 세트를 종단간 작업하고 예측 집합 또는 고성능 모델을 제공하는 방법을 알...

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26 9월

머신러닝 학습 어떻게 시작할까? 3. 응용 머신러닝의 프로세스

by Nepirity
in Technology
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평균 이상의 결과를 제공하는 예측 모델링 문제를통해 작업하기 위한 체계적인 프로세스시간이 지남에 따라 응용 머신러닝 문제를 해결하기 위해 패턴이나 프로세스를 개발하여 우수한 결과를 신속하게 얻을 수 있습니다. 일단 개발되면 이후의 여러 프로젝트에서 이 프로세스를 반복해서 사용할 수 있습니다. 프로세스가 견고하고 잘 개발될수록 신뢰할 수 있는 결과를 더 빨리 얻을 수 있습니다. 이 게시물에서는 머신러닝 문제를 해결하기 위한 프로세스의 골격을 여러분과 공유하고자 합니다. 이를 다음 프로젝트의 시작점이나 템플릿으로 사용할...

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23 9월

머신러닝 학습 어떻게 시작할까? 2. 머신러닝이란 무엇이며 어디에 집중해야 할까?

by Nepirity
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머신러닝은 방대하며 학제간 연구 분야입니다. 머신러닝을 통해 멋진 결과를 얻고 매우 어려운 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있습니다. 그러나 이것은 종종 예측 모델링 또는 예측 분석이라고하는 광범위한 머신러닝 분야의 작은 부분에 불과합니다. 이 게시물에서는 머신러닝 실무자로서 최상의 서비스를 제공하기 위해 머신러닝에 대해 생각하는 방식을 변경하는 방법을 발견하게됩니다.이 게시물을 읽은 후, 당신은 알게 될 것입니다 :머신러닝이란 무엇이며 인공 지능 및 통계와 어떻게 관련되어 있습니다.집중해야 할 머신러닝의...

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22 9월

머신러닝 학습 어떻게 시작할까? 1. 학습을 시작하는 마음가짐

by Nepirity
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대부분의 사람들에게 (심지어는 개발자들에게도) 머신러닝은 접근하기 쉽지 않은 분야입니다. 그러한 분들을 위해서 머신러닝 완전정복(Machine Learning Mastery)이라는 웹사이트를 소개하고자 합니다. 이 사이트의 운영자인 Jason Brownlee 박사는 머신러닝이라는 한가지 주제로 기초부터 고급과정까지 방대한 지식을 공유하고 있습니다. 앞으로 매일매일 네피리티 블로그를 통해서 Jason Brownee 박사의 머신러닝 완전정복 시리즈를 연재해 드리겠습니다. 이 글이 머신러닝을 배우는 데 도움이 되었다고 생각하시면 머신러닝 완전정복 사이트를 방문하여 Jason Brownee 박사에게 감사의 댓글을 남겨...

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21 9월

딥 러닝을 위한 전이 학습에 대한 간단한 소개

by Nepirity
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전이 학습은 작업을 위해 개발된 모델이 두번째 작업의 모델의 시작점으로 재사용되는 머신러닝 방법입니다.신경망 모델을 개발하는 데에는 방대한 계산과 인력, 시간이 필요하기 때문에 사전 학습된 모델을 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 작업의 시작점으로 사용하는 것이 일반적입니다.이 글에서는 전이 학습을 사용하여 학습 속도를 높이고 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 방법을 알아볼 것입니다.글의 요점은 다음과 같습니다 :어떤 전이 학습을 어떻게 사용하는지.딥 러닝에서 전이 학습의 일반적인 예.자신의 예측 모델링 문제에...

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21 9월

머신러닝을 활용하여 비디오에서 의심스러운 동작을 식별하는 법

by Nepirity
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사진촬영과 영상녹화가 기하급수적으로 증가함에 따라 비디오 식별 및 분류 프로세스를 운영하고 자동화하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 고양이가 촬영된 비디오를 식별하는 것부터 물체를 시각적으로 분류하는 것에 이르기까지 다양한 응용 프로그램이 점점 더 보편화되고 있습니다. 전 세계 수백만 명의 사용자가 매일 수십억 분의 비디오를 생성하고 소비하기 때문에 이러한 대규모 영상을 처리할 수 있는 인프라가 필요합니다.빠르게 확장 가능한 인프라, 여러 머신러닝 및 딥 러닝 패키지 관리, 고성능...

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20 9월

인공 지능과 딥 러닝의 보편화

by Nepirity
in Technology
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딥 러닝은 인공 지능의 급속한 혁신을 주도하고 있으며 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 글에서는 딥 러닝의 의미, 이 기술을 활용할 때의 과제, 현실의 문제를 해결하는 방법, 그리고 더 중요한 것은 어떻게 데이터 전문가들이 딥 러닝에 쉽게 접근할 수 있는지를 다룹니다.딥 러닝이란 무엇일까요?기계 학습의 특화되고 진보된 형태 인 딥 러닝은 "종단 간 학습"이라는 것을 수행합니다. 딥 러닝 알고리즘에는 일반적으로 구조화되지 않고 이질적인 방대한...

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