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머신러닝 컨설턴트가 되기 위해 사용할 수 있는 사다리 접근법머신러닝으로 돈을 벌고 싶습니까? 이 글에서는 중소기업과 스타트업의 일반적인 데이터 요구 사항을 충족할 수 있을 정도의 머신러닝을 학습하기 위한 청사진을 간략하게 설명합니다. 다만 한가지 알아야 할 사실은, 쉽지는 않다는 것입니다. 무엇보다 당신은 열심히 일해야 하며, 현실 세계의 실제 사람들과 이야기해야 합니다.청사진이 게시물에 제시된 청사진은 머신러닝에 대한 열정적인 관심과 중소 기업 또는 스타트업의 일반적인 데이터 문제를 해결하고 솔루션을 제공할 수...

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소규모 집중 프로젝트를 완료하고 당신의 기술을 선보이세요.포트폴리오는 일반적으로 디자이너와 아티스트가 잠재 고객 및 고용주에게 이전에 자신이 해 왔던 작업을 보여주기 위한 것입니다. 디자인, 예술 및 사진은 창의적이고 경험에 기반한 것이며, 당신이 이런 것을 할 수 있다는 것을 직접적으로 보여주는 것입니다. 이 글에서 여러분은 머신러닝 포트폴리오가 정확히 무엇인지, 포함될 수 있는 프로젝트 유형 및 포트폴리오를 실제로 작동시키는 방법이 무엇인지 알게 될 것입니다.머신러닝 포트폴리오의 이점당신을 위한 혜택머신러닝의...

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머신러닝을 스스로 공부할 때 동기를 유지하는 것은 어렵습니다.표준 테스트 데이터 세트는 상당히 모호하고 당신의 일상생활과 동떨어져 있으며 때론 지루하기까지 합니다. 이 때 사용할 수 있는 중요한 방법은 당신에게 중요한 데이터 세트를 찾아 작업하는 것입니다.이 글에서는 당신의 응용 머신러닝 학습을 동기부여하고 가속화시킬 수 있는 데이터 세트에 대해 이야기해 보겠습니다.영향 문제저는 이전에 당신에게 영향을 미치는 문제에 대해 작업하라고 이야기한 바 있습니다. 가장 큰 영향을 미치는 문제는 머신러닝 작업의...

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실제 사례는 머신러닝에 대한 추상적인 설명을 구체적으로 만듭니다.이 게시물에서는 실제 머신러닝 문제를 둘러봅니다. 머신러닝이 교육, 과학, 기술 및 의학과 같은 분야에서 실제로 어떻게 사용될 수 있는지 알 수 있습니다. 나열된 각 머신러닝 문제에는 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에 대한 링크도 포함되어 있습니다. 즉, 특정한 머신러닝 문제에 관심이 있다면 데이터 세트를 다운로드하고 즉시 연습을 시작할 수 있습니다.SMI 시선 추적에 의해 실제 세계 머신러닝가장 인기있는 카글 데이터...

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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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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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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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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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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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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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