기사 소개：소개 지난 여름에 기계 학습을 제대로 공부하기 전에도 이미 Udemy에서 여러 기계 학습 과정을 구입했습니다. 그 중 가장 기본적인 강좌는 Machine Learning A-Z: AI, Python & R이었는데요.

2024-07-26 논평 0  666

기사 소개：머신러닝이란 무엇인가요? 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터 시스템에 데이터를 '학습'할 수 있는 기능을 제공하기 위해 정적 기술을 사용하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 즉, "ML은 학습에 관한 모든 것입니다.

2024-09-07 논평 0  871

기사 소개：고전적 프로그래밍은 입력을 받아 처리하고 미리 정의된 함수를 사용하여 출력을 표시하는 방법입니다. 이와 대조적으로, 머신러닝은 데이터로부터 학습하고 출력에 따라 모델을 조정하는 고급 프로그래밍 기술입니다. 양자 머신러닝(Quantum Machine Learning)은 양자컴퓨팅 개념과 머신러닝을 결합한 방식으로, 기존 비트 대신 큐비트(qubit)를 사용해 모델을 학습해 학습을 이룬다. 양자 기계 학습을 통해 기존 알고리즘의 속도를 높이고, 새로운 알고리즘을 개발하며, 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 양자 컴퓨팅과 기계 학습을 결합한 이 접근 방식은 과학과 기술을 발전시키는 데 도움이 됩니다. 표준 컴퓨터와 양자 컴퓨터 모두 비트를 사용하여 데이터를 저장하지만 표준 컴퓨터의 비트는 0 또는 1만 가능하지만 양자 컴퓨터의 비트는

2024-01-22 논평 0  796

기사 소개：머신러닝은 인공지능의 한 분야입니다. 인공지능에 대한 연구는 '추론'에 초점을 두고 '지식'에 초점을 맞춘 다음 다시 '학습'에 이르기까지 자연스럽고 명확한 경로를 따릅니다. 분명히 머신러닝은 인공지능을 구현하는 방법, 즉 머신러닝을 인공지능의 문제를 해결하기 위한 수단으로 활용하는 방식이다. 지난 30년 동안 머신러닝은 확률 이론, 통계, 근사 이론, 볼록 분석, 계산 복잡성 이론 및 기타 분야를 포함하는 다분야 학제간 주제로 발전했습니다. 기계 학습 이론은 주로 컴퓨터가 자동으로 "학습"할 수 있도록 하는 알고리즘의 설계 및 분석을 포함합니다. 머신러닝 알고리즘은 데이터로부터 패턴을 자동으로 분석 및 획득하고, 그 패턴을 활용하여 알려지지 않은 데이터를 예측하는 알고리즘의 일종입니다. 학습 알고리즘에는 통계적 이론이 많이 포함되기 때문에,

2024-03-15 논평 0  656

기사 소개：이것은 기계 학습 프로그래밍을 위해 Python 언어를 사용할 때 매우 일반적으로 사용되는 기본 라이브러리입니다. 이 글은 Python 머신러닝 라이브러리 NumPy에 대한 입문 튜토리얼입니다. 관심 있는 친구들이 함께 배울 수 있습니다.

2018-04-19 논평 0  2061

기사 소개：추상적인 머신 러닝(ML)은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 데이터 과학의 핵심 영역입니다. 이 블로그에서는 기계 학습과 작동 방식을 소개하고 다음과 같은 일상적인 응용 프로그램의 예를 제공합니다.

2024-11-04 논평 0  562

기사 소개：머신러닝은 우리가 세상과 상호작용하는 방식을 놀라운 속도로 변화시키고 있습니다. 자율주행 자동차부터 의료 진단까지, 머신러닝은 이제 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 자신만의 기계 학습 여정을 시작하고 싶다면 이 Python 기계 학습 튜토리얼이 적합합니다. 기본 개념부터 시작하여 단계별로 첫 번째 기계 학습 애플리케이션을 구축할 수 있도록 도와드리겠습니다. 1. 머신러닝의 기본 개념을 이해합니다. 머신러닝은 본질적으로 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 자동으로 학습하고 그로부터 지식을 추출할 수 있도록 하는 학문입니다. 이를 통해 시스템은 프로그래밍하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있습니다. 일반적인 기계 학습 알고리즘에는 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습 알고리즘이 포함됩니다. 2. 적합한 기계 학습 라이브러리를 선택하세요

2024-02-20 논평 0  1045

기사 소개：1. 머신러닝이란 무엇인가요? 머신러닝은 컴퓨터가 인간처럼 학습하고 생각할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 인공지능의 한 분야입니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터에서 패턴을 학습하고 이러한 패턴을 사용하여 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다. 2. 머신러닝의 기본 원리 머신러닝 알고리즘의 기본 원리는 데이터를 통해 모델을 학습시킨 후, 학습된 모델을 활용하여 예측이나 결정을 내리는 것입니다. 데이터는 기계 학습 알고리즘의 입력이고, 모델은 기계 학습 알고리즘의 출력입니다. importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#데이터 로드 데이터=pd.read_cs

2024-02-19 논평 0  895

기사 소개：메타러닝은 학습 알고리즘을 최적화하고 최고 성능의 알고리즘을 식별하여 기계 학습 알고리즘이 문제를 극복하도록 돕습니다. 메타 학습, 메타 분류자 및 메타 회귀 기계 학습의 메타 분류자 메타 분류자는 분류 및 예측 모델링 작업에 사용되는 기계 학습의 메타 학습 알고리즘 유형입니다. 다른 분류기에서 예측한 결과를 특징으로 사용하고 최종적으로 그 중 하나를 최종 예측 결과로 선택합니다. 메타 회귀 메타 회귀는 회귀 예측 모델링 작업에 사용되는 메타 학습 알고리즘입니다. 회귀 분석을 사용하여 여러 연구의 결과를 결합, 비교 및 ​​종합하는 동시에 사용 가능한 공변량이 반응 변수에 미치는 영향을 조정합니다. 메타 회귀 분석은 상충되는 연구를 조정하거나 서로 일치하는 연구를 확인하는 것을 목표로 합니다. 메타러닝에는 어떤 기술이 사용되나요? 메타 학습에 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

2024-01-24 논평 0  721

기사 소개：1. 기계학습 고장진단 채용 응용 및 고용 전망 고장진단 분야에서 기계학습의 활용 전망 인공지능 기술이 지속적으로 발전함에 따라 기계학습은 중요한 분야 중 하나로 다양한 분야에서 큰 응용 가능성을 보여주고 있다. 그 중 결함 진단 분야에 머신러닝을 적용하는 것이 점차 화제가 되면서 폭넓은 관심을 끌고 있다. 이 기사에서는 결함 진단 및 관련 고용 전망에 머신러닝을 적용하는 방법을 살펴보겠습니다. 고장 진단에 머신러닝 적용 머신러닝 기술은 대량의 데이터를 학습하고 분석하여 장비나 시스템의 고장 가능성을 식별하고 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 산업 생산, 자동차 제조, 전자 장비 등의 분야에서 기계 학습은 결함 진단에 널리 사용되었습니다. 특히 머신러닝은

2024-07-30 논평 0  868

기사 소개：머신러닝이란 정확히 무엇인가요? 이는 인공 지능의 일부이며, 과거 경험을 사용하여 시스템과 기계에 학습하고 개선할 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능을 적용한 것입니다. 데이터로부터 학습하고 학습한 내용을 미래에 적용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. AI는 기계 학습을 사용하여 사용 가능한 데이터를 분석하여 다양한 시나리오에서 더 나은 결정으로 이어지는 패턴을 식별합니다. 머신러닝의 목표는 컴퓨터와 시스템이 사람의 개입 없이 자동으로 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 정확한 모델을 설계하려면 다양한 시나리오에 대처하기 위해 많은 양의 데이터를 처리해야 합니다. 머신러닝은 강력한 학습 기능과 알고리즘을 통해 이 프로세스를 더 빠르고 쉽게 만듭니다. 기계 학습 프로그래밍 시스템은 과거에 관찰된 데이터를 기반으로 프로그래밍되지 않은 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 효과적으로 배포

2024-01-22 논평 0  1483

기사 소개：기계 학습은 수학, 통계, 컴퓨터 과학을 혼합하여 데이터로부터 학습하는 시스템을 만드는 흥미롭고 빠르게 발전하는 분야입니다. 어떤 프로그래밍 언어를 배워야 할지 알고 기계 학습에 뛰어들고 싶어하는 초보자를 위한 것입니다.

2024-08-05 논평 0  972

기사 소개：PHP 연구 노트: 인공 지능(Artificial Intelligence, AI라고도 함)과 기계 학습(Machine Learning)은 오늘날 컴퓨터 과학 분야에서 가장 뜨거운 주제 중 하나입니다. 빅데이터의 급속한 발전과 컴퓨팅 파워의 향상으로 인공지능과 머신러닝의 적용 범위가 점점 더 광범위해지고 점차 다양한 산업과 분야로 침투하고 있다. 이 분야에서 PHP는 강력한 프로그래밍 언어이기도 합니다.

2023-10-09 논평 0  1184

기사 소개：C++는 효율적이고 널리 사용되는 프로그래밍 언어이므로 머신러닝 분야에서도 개발에 C++를 사용하는 것이 매우 유리합니다. 이 기사에서는 독자가 C++를 더 잘 사용하여 기계 학습 알고리즘을 구현하는 데 도움이 되도록 C++에서 일반적으로 사용되는 몇 가지 기계 학습 기술을 소개합니다. STL 라이브러리 사용 STL(StandardTemplateLibrary)은 C++의 표준 라이브러리로 일반적으로 사용되는 컨테이너(예: 벡터, 맵, 세트), 알고리즘 및 함수 개체가 포함되어 있습니다. 머신러닝 분야에서는

2023-08-22 논평 0  1635

기사 소개：AutoML(자동 기계 학습)은 기계 학습 분야의 판도를 바꾸는 획기적인 기술입니다. 알고리즘을 자동으로 선택하고 최적화하여 기계 학습 모델 학습 프로세스를 더욱 간단하고 효율적으로 만들 수 있습니다. 머신러닝 경험이 없어도 AutoML을 활용하면 뛰어난 성능의 모델을 쉽게 학습할 수 있습니다. AutoML은 모델 해석 가능성을 향상하기 위해 설명 가능한 AI 접근 방식을 제공합니다. 이러한 방식으로 데이터 과학자는 모델의 예측 프로세스에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 의료, 금융, 자율 시스템 분야에서 특히 유용합니다. 이는 데이터의 편향을 식별하고 잘못된 예측을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. AutoML은 기계 학습을 활용하여 알고리즘 선택, 초매개변수 최적화, 기능 엔지니어링과 같은 작업을 포함한 실제 문제를 해결합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법입니다.

2024-01-22 논평 0  902

기사 소개：머신러닝(ML)은 컴퓨터가 패턴과 데이터를 기반으로 학습하고 예측할 수 있도록 하여 다양한 산업에 혁명을 일으켰습니다. 전통적으로 머신러닝 모델은 서버나 고성능 머신에서 구축되고 실행되었습니다. 그러나 웹 기술이 발전함에 따라 이제 JavaScript를 사용하여 브라우저에서 직접 ML 모델을 구축하고 배포하는 것이 가능해졌습니다. 이 기사에서는 JavaScript 기계 학습의 흥미로운 세계를 살펴보고 브라우저에서 실행할 수 있는 ML 모델을 구축하는 방법을 알아봅니다. 기계 학습 이해 기계 학습은 데이터로부터 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 모델을 만드는 데 초점을 맞춘 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 머신러닝에는 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)이라는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 지도 학습에는 다음이 포함됩니다.

2023-09-10 논평 0  1310

기사 소개：강화 학습에 Golang의 기계 학습 응용 프로그램 소개 강화 학습은 환경과 상호 작용하고 보상 피드백을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 기계 학습 방법입니다. Go 언어에는 병렬성, 동시성, 메모리 안전성과 같은 기능이 있어 강화 학습에 유리합니다. 실제 사례: Go 강화 학습 이 튜토리얼에서는 Go 언어와 AlphaZero 알고리즘을 사용하여 Go 강화 학습 모델을 구현합니다. 1단계: 종속성 설치 gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times

2024-05-08 논평 0  465

기사 소개：번역가 | 리뷰어 by Bugatti | Sun Shujuan 소개 양자 기계 학습의 세계에 오신 것을 환영합니다! 이 튜토리얼에서는 샘플 데이터 세트를 사용하는 시작 프로젝트를 통해 코드에 대한 단계별 지침을 제공합니다. 이 튜토리얼이 끝나면 양자 컴퓨터를 사용하여 기계 학습 작업을 수행하고 첫 번째 양자 모델을 구축하는 방법에 대한 기본적인 이해를 갖게 됩니다. 하지만 이 튜토리얼을 시작하기 전에 양자 기계 학습이 무엇인지, 왜 그렇게 흥미로운지 알아보겠습니다. 양자 머신러닝은 양자 컴퓨팅과 머신러닝이 교차하는 분야입니다. 양자 컴퓨터를 사용하여 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 기계 학습 작업을 수행합니다. 양자 컴퓨터는 정보를 저장하고 처리하기 위해 기존 비트 대신 양자 비트(큐비트)를 사용하는 강력한 시스템입니다. 이것이 그들을 만든다

2023-04-14 논평 0  1423

기사 소개：머신러닝에 scikit-learn을 사용하는 방법 머신러닝은 컴퓨터가 자동으로 학습하여 성능을 향상시킬 수 있는 기술입니다. 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 작업에 적용할 수 있습니다. scikit-learn은 기계 학습 작업을 간단하고 효율적으로 만들기 위한 많은 실용적인 도구와 알고리즘을 제공하는 인기 있는 Python 기계 학습 라이브러리입니다. 이 기사에서는 기계 학습에 scikit-learn을 사용하는 방법을 소개하고 몇 가지 코드 예제를 제공합니다. 첫 번째 단계는 sc를 설치하는 것입니다.

2023-08-02 논평 0  1431

기사 소개：1. 먼저 Visual Studio 소프트웨어에서 솔루션 관리자를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다. 2. 그런 다음 옵션 추가를 클릭하십시오. 3. 다음으로 여기에 머신러닝을 추가합니다. 4. 언어를 활성화합니다. 일반적으로 ML.NET을 활성화하는 것이 좋습니다. 5. ML.NET을 활성화하면 기계어를 더 효과적으로 활성화할 수 있습니다. 6. 마지막으로 활성화 버튼을 클릭하여 기계 학습을 성공적으로 활성화합니다.

2024-06-03 논평 0  937