기사 소개：머신러닝(ML)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 예측과 결정을 내리는 방법을 학습할 수 있게 해주는 강력한 기술입니다. 모든 ML 프로젝트에서는 특정 작업에 적합한 ML 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 다음 단계를 통해 ML 모델을 올바르게 선택하는 방법을 설명합니다. 문제 및 예상 결과 정의 기계 학습 모델을 선택하기 전에 적합한 모델이 더 잘 일치할 수 있도록 문제와 예상 결과를 정확하게 정의하는 것이 중요합니다. . 문제를 정의하려면 다음 세 가지 사항을 고려하십시오. 무엇을 예측하거나 분류하고 싶습니까? 입력 데이터는 무엇입니까? 출력 데이터는 무엇입니까? 문제와 원하는 결과를 정의하는 것은 올바른 ML 모델을 선택하는 과정에서 중요한 단계입니다. 성능 지표 선택 문제와 원하는 결과를 정의한 후 다음 단계는 다음을 선택하는 것입니다.

2024-01-22 논평 0  680

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  891

기사 소개：그러나 불행한 현실은 AI 및 ML 프로젝트의 85%가 완전히 제공되지 않고, 프로젝트의 53%만이 프로토타입에서 생산까지 완료된다는 것입니다. 그럼에도 불구하고 최근 IDC 지출 지침에 따르면 미국의 인공 지능 지출은 2025년까지 20% 이상 증가한 1,200억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 따라서 AI 및 ML 프로젝트를 실패하게 만드는 5가지 일반적인 실수를 피하는 것이 중요합니다. 1. ML 알고리즘을 교육하는 데 필요한 리소스, 특히 데이터 리소스를 이해합니다. AI와 ML이 회사 프로세스를 혁신하는 데 사용되고 있다고 말하는 것은 좋지만 실제로는 80%의 회사가 이러한 프로젝트를 예상보다 더 어렵게 생각합니다. 이러한 프로젝트가 성공하려면 자원과 인력 측면에서 무엇이 필요한지에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 가장 흔한 실수 중 하나

2023-04-11 논평 0  916

기사 소개：인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)을 사용하면 특히 다음 측면에서 Java 프레임워크의 개발 효율성이 크게 향상될 수 있습니다. ML을 사용하여 코드 생성, 테스트 자동화 및 성능 최적화를 달성하기 위해 AI를 사용하여 설계 지원 SpringBoot와 같은 지원 및 지능형 디버깅 프레임워크는 AI/ML 기술을 성공적으로 적용하여 개발 효율성을 향상시켰습니다.

2024-06-04 논평 0  768

기사 소개：AI(인공 지능) 및 ML(머신 러닝)과 같은 고급 기술이 점점 더 우리가 생활하고 일하는 방식을 형성함에 따라 DevOps 팀도 예외는 아닙니다. Gartner에 발표된 연구에 따르면 DevOps 팀은 2023년까지 IT 운영 플랫폼을 위한 인프라 모니터링 애플리케이션과 솔루션을 통합하기 위해 AI를 사용할 수 있습니다. 인공 지능은 DevOps 및 기타 IT 운영에 접근하는 방식을 극적으로 변화시켰습니다. 애플리케이션 및 솔루션 보안에 대한 관심이 높아지고 있다는 것은 AI 및 ML이 DevOps 개발 운영에 미치는 중요한 영향입니다. AI, ML 및 DevOps에 대해 알아보기AI 또는 인공 지능은 컴퓨터 과학 분야입니다.

2023-04-12 논평 0  1327

기사 소개：번역기 | 검토자: Bugatti | Sun Shujuan 현재 기계 학습(ML) 애플리케이션을 구축하고 관리하기 위한 표준 사례가 없습니다. 머신 러닝 프로젝트는 체계적이지 않고 반복성이 부족하며 장기적으로 완전히 실패하는 경향이 있습니다. 따라서 기계 학습 수명주기 전반에 걸쳐 품질, 지속 가능성, 견고성 및 비용 관리를 유지하는 데 도움이 되는 프로세스가 필요합니다. 그림 1. 기계 학습 개발 라이프사이클 프로세스 품질 보증 방법을 사용하여 기계 학습 애플리케이션을 개발하기 위한 업계 간 표준 프로세스(CRISP-ML(Q))는 기계 학습 제품의 품질을 보장하기 위한 CRISP-DM의 업그레이드 버전입니다. CRISP-ML(Q)은 6개의 개별 단계로 구성됩니다. 1. 비즈니스 및 데이터 이해 2. 데이터 준비 3. 모델

2023-04-08 논평 0  1350

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  1339