일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- Azure
- nlp
- 투포인터
- 리트코드
- 릿코드
- Python
- Microsoft
- gcp
- Python3
- 파이썬기초100제
- 자연어처리
- 빅데이터
- 데이터사이언스
- 알고리즘
- LeetCode
- codeup
- 생성형AI
- Blazor
- two-pointer
- 코드업
- 파이썬기초
- C#
- 파이썬
- 구글퀵랩
- 클라우드
- GenerativeAI
- GenAI
- 파이썬알고리즘
- 코드업파이썬
- 머신러닝
Archives
- Today
- Total
목록머신러닝애플리케이션 (1)
Tech for good

머신러닝 모델을 장착한 실용적인 애플리케이션을 만드는 방법을 쉽게 따라하며 배울 수 있는 책이다. 머신러닝 구축의 핵심인 1. 주어진 특성에 맞는 올바른 머신러닝 방법 선택, 2. 모델의 오류와 데이터 품질 문제 분석, 3. 모델의 결과를 검증하여 제품의 품질 보장 위의 일련의 과정들을 안내하고 있다. 제품 아이디어에서 프로토타입 배포까지 전체 과정을 다루고 있기에 코딩 경험과 머신러닝 기초 지식을 가지고 머신러닝 기반 제품을 구축하는 방법을 배우는데 안성맞춤이다. 머신러닝의 전체 과정 머신러닝 제품을 성공적으로 사용자에게 제공하려면 제품의 요구 사항을 머신러닝 문제로 표현하고, 적절한 데이터를 수집하고, 여러 모델을 효율적으로 반복하고, 결과를 검증하고, 견고한 방법으로 배포해야 한다. 1. 올바른 머..
Book & Article
2022. 3. 27. 23:29