Tech for good

들어가며 대량의 데이터를 쉽게 수집할 수 있고, 수집한 데이터를 처리하는 하드웨어의 성능은 좋아졌으며, 최신 알고리즘이 구현된 오픈소스 프레임워크를 손쉽게 사용할 수 있게 된 시대이다! 덕분에 머신러닝을 도입하기 위한 장벽은 한층 낮아졌다. 하지만 이를 실제 비즈니스에 적용하는 문제는 다르다. 해결해야 하는 문제를 스스로 정의하고 시스템을 설계하는 방법은 조금 더 고차원적이기 때문이다. 이 책은 머신러닝 입문서를 떼고 실무에 활용하려는 개발자, 머신러닝 시스템 및 기술적인 내용에 흥미가 있는 비즈니스 담당자 같은 독자를 대상으로 머신러닝과 데이터 분석 도구를 비즈니스에 활용하는 방법을 알려주고 있다. 조금 더 구체적으로 살펴보면 아래와 같은 사항들을 배울 수 있다. 머신러닝 프로젝트를 시작하는 방법 기존..

안녕하세요. 오늘은 Azure Machine Learning로 자동화된 기계 학습(Auto ML)을 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 아래의 문서를 참고하여 작성하였습니다. https://docs.microsoft.com/ko-kr/learn/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/?WT.mc_id=AI-MVP-5003937 Azure Machine Learning에서 시각적 도구를 사용하여 기계 학습 모델 만들기 - Learn Azure Machine Learning에서 시각적 도구를 사용하여 기계 학습 모델 만들기 docs.microsoft.com 1. 소개 Machine Learning(기계학습; 머신러닝)은 대부분의 인공지..