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주니어 데이터 과학자/머신러닝에서 데이터 과학자/머신러닝 엔지니어 전문가로
주니어 데이터 과학자/머신 러닝에서 풀스택 데이터 과학자/머신 러닝 엔지니어로 데이터 과학 분야의 현재 전망은 3~2년 전과 비교하여 크게 바뀌었습니다. 학습 곡선은 결코 끝나지 않아야 합니다. 따라서 번창하려면 현재 업계의 기대치를 충족할 수 있는 올바른 기술을 개발해야 합니다. "적응성 […]
더 읽어보기AutoML 탐색: 사용 가능한 주요 도구 [알아야 할 사항]
기계 학습 수명 주기는 데이터 수집, 데이터 정리, 기능 엔지니어링, 기능 선택, 모델 구축, 하이퍼 매개변수 조정, 검증 및 모델 배포를 포함하는 일련의 프로세스입니다. 데이터 수집은 수동 설문 조사, 데이터 입력, 웹 스크랩 또는 실험 중에 생성된 데이터와 같은 다양한 형태를 취할 수 있지만 데이터 정리는 데이터가 […]
더 읽어보기머신 러닝에서 혼란 매트릭스를 이해하기 [놀랍게도]
기계 학습은 데이터 처리 및 데이터 모델링에서 의미 있는 통찰력을 도출하는 데이터 처리를 축적하는 포괄적인 용어입니다. 데이터 모델링을 마친 후에는 성능 평가를 위해 모델을 측정해야 하며 기타 산업 기반 매개변수와 가장 일반적인 메트릭 중 하나는 Confusion Matrix입니다. 이것은 […]
더 읽어보기RNN을 사용하여 기본 수학 방정식 풀기 [코딩 예제 포함]
순환 신경망을 사용하여 수학 방정식을 푸는 것은 개념 학습을 시작하는 좋은 방법입니다. 더 알고 싶다면 이 기사가 도움이 될 것입니다.
더 읽어보기기본 CNN 아키텍처: 컨볼루션 신경망의 5개 계층 설명
CNN을 사용하여 몇 줄의 코드로 이미지를 분류하거나 분석할 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까? 5개의 레이어를 설명하는 Convolutional Neural Network 아키텍처를 설명하는 이 기사를 확인하십시오.
더 읽어보기딥 러닝에서의 전이 학습 [종합 가이드]
전이 학습은 기계 학습의 발전과 관련된 가장 중요한 기술 중 하나입니다. 전이 학습에 대한 포괄적인 가이드를 읽으려면 여기를 클릭하십시오.
더 읽어보기데이터 세트 증대: 인공 데이터 생성 [간단히 설명]
소개 기계 학습 알고리즘을 설계하는 동안 항상 최적화와 일반화 사이의 균형을 유지해야 합니다. 이 단어는 초보자에게는 너무 복잡해 보일 수 있지만 기계 학습을 마스터하기 위한 여정의 초기 단계에서 이 단어의 차이점을 아는 것은 모델이 왜 [...]
더 읽어보기감정 분석의 직관: 처음부터 감정 분석을 수행하는 방법?
감정 분석은 기계 학습의 주요 응용 프로그램 중 하나입니다. 이 문서에서는 처음부터 감정 분석을 수행하는 방법을 설명합니다.
더 읽어보기인도의 디지털 마케팅 성장: 비즈니스에 디지털 마케팅을 사용하는 방법은 무엇입니까?
디지털 마케팅을 사용하여 비즈니스를 성장시키는 방법이 궁금하십니까? 그런 다음 디지털 마케팅을 사용하여 비즈니스를 확장하는 방법에 대한 모든 것을 배우는 데 도움이 되는 이 기사를 읽으십시오.
더 읽어보기상위 7 사이버 보안 과정 및 인증 [직업 전문가용]
기술 발전에 대한 최신 정보를 알고 있다면 사이버 보안의 중요성을 알고 있습니다. 사이버 보안 엔지니어가 되고 싶다면 여기를 클릭하세요.
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