강의 초등학교  26420

코스소개：2019년 1월 14일부터 15일까지 2일간 진행되는 강좌는 주 선생님(피터 주)이 진행하며, 관심 있는 모든 학생들이 체험해 볼 수 있습니다~~

강의 중급  4544

코스소개：ApiPost는 POST, GET, PUT와 같은 일반적인 HTTP 요청 시뮬레이션을 지원하고 팀 협업을 지원하며 인터페이스 문서를 직접 생성하고 내보낼 수 있는 API 디버깅 및 관리 도구입니다. 이 튜토리얼에서는 ApiPost를 통해 인터페이스 요청을 보내고 아름다운 API 인터페이스 문서를 빠르게 생성하는 방법에 대한 개요를 제공합니다.

강의 초등학교  94725

코스소개：이 사이트의 9월 라이브 방송 수업이 종료되었습니다. 이 튜토리얼 세트는 라이브 방송입니다. 등록하지 않았거나 학생 혜택을 놓치셨다면 여기에서 확인해 보세요.

강의 중급  4748

코스소개：이 강좌를 공부하는 데는 두 가지 주요 목적이 있습니다. 1. 시각적 패널 레이아웃이 화면에 맞게 조정됩니다. 2. EChart를 사용하여 히스토그램 표시 실현 핵심 기술: -flexible.js + rem 지능형 대형 화면 적응 기반 - VScode cssrem 플러그인 - 플렉스 레이아웃 - 사용감이 적다 - ECharts 데이터 시각화 디스플레이 기반 - ECharts 히스토그램 데이터 설정 - ECharts 지도 소개

강의 초등학교  21078

코스소개：PDO 모드(PHP 데이터 개체)를 사용하여 데이터베이스 연결 및 선택(다양한 데이터베이스의 통합 운영), SQL 문 실행 및 결과 집합 처리

코스소개：데이터 부족이 모델 학습에 미치는 영향에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 데이터는 모델 학습의 핵심 요소 중 하나입니다. 그러나 현실에서 우리가 자주 직면하는 문제는 데이터의 부족입니다. 데이터 희소성은 훈련 데이터의 양이 부족하거나 주석이 달린 데이터가 부족한 것을 의미합니다. 이 경우 모델 훈련에 일정한 영향을 미칩니다. 데이터 부족 문제는 주로 다음과 같은 측면에서 나타납니다. 과적합(Overfitting): 훈련 데이터의 양이 부족하면 모델이 과적합되기 쉽습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 과도하게 적응하는 것을 말합니다.

2023-10-08 논평 0  1436

코스소개：모델 훈련 및 특정 코드 예제에서 데이터 전처리의 중요성 소개: 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 훈련하는 과정에서 데이터 전처리는 매우 중요하고 필수적인 링크입니다. 데이터 전처리의 목적은 일련의 처리 단계를 거쳐 원시 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 변환하여 모델의 성능과 정확도를 향상시키는 것입니다. 이 문서의 목적은 모델 훈련에서 데이터 전처리의 중요성을 논의하고 일반적으로 사용되는 데이터 전처리 코드 예제를 제공하는 것입니다. 1. 데이터 전처리의 중요성 데이터 클리닝 데이터 클리닝은

2023-10-08 논평 0  1294

코스소개：MySQL 데이터베이스 기본 명령문 교육 질문 세부 코드

2017-03-06 논평 0  1629

코스소개：신뢰할 수 있는 머신러닝 모델을 구축하려면 데이터 세트 분할이 필수적입니다. 분할 프로세스에는 데이터 세트를 훈련, 검증 및 테스트 세트로 나누는 과정이 포함됩니다. 이 글에서는 이 세 가지 컬렉션의 개념과 데이터 분할 기술, 쉽게 발생할 수 있는 함정을 자세히 소개하는 것을 목표로 합니다. 훈련 세트, 검증 세트 및 테스트 세트 훈련 세트 훈련 세트는 모델이 데이터에 숨겨진 기능/패턴을 학습할 수 있도록 훈련하고 활성화하는 데 사용되는 데이터 세트입니다. 각 시대마다 동일한 훈련 데이터가 신경망 아키텍처에 반복적으로 입력되고 모델은 계속해서 데이터의 특성을 학습합니다. 훈련 세트에는 모델이 모든 시나리오에서 훈련되고 가능한 미래 데이터 샘플을 예측할 수 있도록 다양한 입력 세트가 있어야 합니다. 검증 세트 검증 세트는 훈련 중 모델 성능을 확인하는 데 사용되는 훈련 세트와는 별개의 데이터 세트입니다.

2024-01-22 논평 0  819

코스소개：C++에서 ML 모델 교육에는 다음 단계가 포함됩니다. 데이터 사전 처리: 데이터 로드, 변환 및 엔지니어링. 모델 훈련: 알고리즘을 선택하고 모델을 훈련합니다. 모델 검증: 데이터 세트를 분할하고, 성능을 평가하고, 모델을 조정합니다. 다음 단계를 수행하면 C++에서 기계 학습 모델을 성공적으로 구축, 교육 및 검증할 수 있습니다.

2024-06-01 논평 0  666