‘머신러닝(ML)’이라는 말은 마법 같은 아우라로 가득 차 있다. 기계가 학습하도록 가르치기란 아직 일반인의 영역으로 보기 어렵다. 오늘날 이 용어는 데이터를 금으로 바꾸는 데이터 사이언티스트 같은 매우 전문적인 연금술사들의 영역이다.   ... ...
스팸 필터링, 안면 인식, 추천 엔진 등, 방대한 분량의 데이터 셋을 상대로 예측 분석이나 패턴 인식을 하고자 한다면 머신러닝만한 방법이 없다. 무료 오픈소스 소프트웨어가 많아지면서 단일 기기 및 여러 대의 기기에, 널리 쓰이는 프로그래밍 언어로 확장... ...
머신러닝은 강력하지만 그만한 대가를 치러야 한다. 기술과 도구, 하드웨어, 데이터를 갖춘다 해도 머신러닝 모델을 만들고 세밀하게 조정하는 데는 복잡함이 따른다. 그러나 머신러닝의 핵심이 과거 사람이 직접 해야 했던 일을 자동화하는 데 있다면 ... ...
  1. '머신러닝을 더 쉽게' 6가지 툴

  2. 2019.09.06
  3. ‘머신러닝(ML)’이라는 말은 마법 같은 아우라로 가득 차 있다. 기계가 학습하도록 가르치기란 아직 일반인의 영역으로 보기 어렵다. 오늘날 이 용어는 데이터를 금으로 바꾸는 데이터 사이언티스트 같은 매우 전문적인 연금술사들의 영역이다.   ...

  4. '머신러닝 활용을 더 쉽게' 오픈소스 툴 11선

  5. 2017.10.11
  6. 스팸 필터링, 안면 인식, 추천 엔진 등, 방대한 분량의 데이터 셋을 상대로 예측 분석이나 패턴 인식을 하고자 한다면 머신러닝만한 방법이 없다. 무료 오픈소스 소프트웨어가 많아지면서 단일 기기 및 여러 대의 기기에, 널리 쓰이는 프로그래밍 언어로 확장...

  7. '누구나 할 수 있는 머신러닝' 6가지 AML 프로젝트

  8. 2017.09.25
  9. 머신러닝은 강력하지만 그만한 대가를 치러야 한다. 기술과 도구, 하드웨어, 데이터를 갖춘다 해도 머신러닝 모델을 만들고 세밀하게 조정하는 데는 복잡함이 따른다. 그러나 머신러닝의 핵심이 과거 사람이 직접 해야 했던 일을 자동화하는 데 있다면 ...

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