강의 중급  11382

코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.

강의 고급의  17695

코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.

강의 고급의  11394

코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.

코스소개：Python을 사용하여 이미지에 대한 모델을 훈련하는 방법 개요: 컴퓨터 비전 분야에서는 딥 러닝 모델을 사용하여 이미지를 분류하고 대상 감지 및 기타 작업을 수행하는 것이 일반적인 방법이 되었습니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python은 풍부한 라이브러리와 도구를 제공하므로 이미지에 대한 모델을 비교적 쉽게 훈련할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python 및 관련 라이브러리를 사용하여 이미지에 대한 모델을 학습하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 환경 준비: 시작하기 전에 설치가 완료되었는지 확인해야 합니다.

2023-08-26 논평 0  1647

코스소개：딥러닝 모델의 훈련 시간 문제 소개: 딥러닝의 발전과 함께 딥러닝 모델은 다양한 분야에서 놀라운 성과를 거두었습니다. 그러나 딥러닝 모델의 훈련 시간은 일반적인 문제입니다. 대규모 데이터 세트와 복잡한 네트워크 구조의 경우 딥러닝 모델의 훈련 시간이 크게 늘어납니다. 이 기사에서는 딥 러닝 모델의 훈련 시간 문제에 대해 논의하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 병렬 컴퓨팅으로 훈련 시간 단축 딥 러닝 모델의 훈련 과정에는 일반적으로 많은 양의 컴퓨팅 리소스와 시간이 필요합니다. 훈련 속도를 높이기 위해

2023-10-09 논평 0  1736

코스소개：ChatGPTPython 모델 교육 가이드: 채팅 로봇 사용자 정의 단계 개요: 최근 몇 년 동안 NLP(자연어 처리) 기술의 발전이 증가함에 따라 채팅 로봇이 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT는 다중 도메인 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있는 강력한 사전 훈련된 언어 모델입니다. 이 기사에서는 데이터 준비, 모델 훈련, 대화 샘플 생성을 포함하여 Python을 사용하여 ChatGPT 모델을 훈련하는 단계를 소개합니다. 1단계: 데이터 준비, 수집 및 정리

2023-10-24 논평 0  1324

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  652

코스소개：Java 프레임워크는 TensorFlowServing을 사용하여 빠른 추론을 위해 사전 훈련된 모델을 배포하고, H2OAIDriverlessAI를 사용하여 훈련 프로세스를 자동화하고, 분산 컴퓨팅을 사용하여 훈련 시간을 단축하고, SparkMLlib를 사용하여 분산 훈련 및 대규모 데이터를 구현함으로써 인공 지능 모델 훈련을 가속화할 수 있습니다. Apache Spark 아키텍처 설정 처리에 대해 설명합니다.

2024-06-04 논평 0  903