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Machine learning Tag

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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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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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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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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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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이번 글에서는 머신러닝의 구체적 활용사례를 기술하기보다 글로벌 기업들이 머신러닝을 활용해서 이룩한 성과를 간략하게 요약하겠습니다. 글을 읽어보시면 머신러닝을 활용할 수 있는 산업분야가 무척 다양함을 알 수 있습니다. 관련 산업에 종사하시는 분들께서 인사이트를 얻는 데 도움이 되었으면 하는 바람입니다. 빅데이터와 머신러닝에 대한 새롭고 흥미로운 내용을 준비하여 곧 다시 찾아 뵙겠습니다.  엔터테인먼트의 미래를 제공하는 Comcast수백만 명의 고객을 개인화된 경험에 연결하는 글로벌 기술 및 미디어 회사인 Comcast는 방대한 데이터, 취약한 데이터 파이프라인 및 열악한 데이터...

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이미징 기술의 발전과 새롭고 효율적인 계산 도구의 가용성으로 인해 디지털 병리학은 연구 및 진단 환경 모두에서 중심 무대를 차지했습니다. WSI(Whole Slide Imaging)는 이러한 변화의 중심에 있어 병리학 슬라이드를 고해상도 이미지로 신속하게 디지털화할 수 있습니다. 슬라이드를 즉시 공유하고 분석할 수 있도록 함으로써 WSI는 이미 재현성을 개선하고 향상된 교육 및 원격 병리학 서비스를 가능하게 했습니다. 오늘날 슬라이드 전체를 고해상도로 디지털화하는 작업은 저렴한 가격으로 1분 이내에 진행할 수 있습니다. 결과적으로 점점 더 많은 의료 및...

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