머신러닝 컨설턴트가 되기 위해 사용할 수 있는 사다리 접근법 머신러닝으로 돈을 벌고 싶습니까? 이 글에서는 중소기업과 스타트업의 일반적인 데이터 요구 사항을 충족할 수 있을 정도의 머신러닝을 학습하기 위한 청사진을 간략하게 설명합니다. 다만 한가지 알아야 할 사실은, 쉽지는 않다는 것입니다. 무엇보다 당신은 열심히 일해야 하며, 현실 세계의 실제 사람들과 이야기해야 합니다. 청사진 이 게시물에 제시된 청사진은 머신러닝에 […]
소규모 집중 프로젝트를 완료하고 당신의 기술을 선보이세요. 포트폴리오는 일반적으로 디자이너와 아티스트가 잠재 고객 및 고용주에게 이전에 자신이 해 왔던 작업을 보여주기 위한 것입니다. 디자인, 예술 및 사진은 창의적이고 경험에 기반한 것이며, 당신이 이런 것을 할 수 있다는 것을 직접적으로 보여주는 것입니다. 이 글에서 여러분은 머신러닝 포트폴리오가 정확히 무엇인지, 포함될 수 있는 프로젝트 유형 및 포트폴리오를 […]
머신러닝을 스스로 공부할 때 동기를 유지하는 것은 어렵습니다. 표준 테스트 데이터 세트는 상당히 모호하고 당신의 일상생활과 동떨어져 있으며 때론 지루하기까지 합니다. 이 때 사용할 수 있는 중요한 방법은 당신에게 중요한 데이터 세트를 찾아 작업하는 것입니다. 이 글에서는 당신의 응용 머신러닝 학습을 동기부여하고 가속화시킬 수 있는 데이터 세트에 대해 이야기해 보겠습니다. 영향 문제 저는 이전에 당신에게 영향을 […]
실제 사례는 머신러닝에 대한 추상적인 설명을 구체적으로 만듭니다. 이 게시물에서는 실제 머신러닝 문제를 둘러봅니다. 머신러닝이 교육, 과학, 기술 및 의학과 같은 분야에서 실제로 어떻게 사용될 수 있는지 알 수 있습니다. 나열된 각 머신러닝 문제에는 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에 대한 링크도 포함되어 있습니다. 즉, 특정한 머신러닝 문제에 관심이 있다면 데이터 세트를 다운로드하고 즉시 연습을 시작할 […]
머신러닝을 연습하기 위한 좋은 데이터 세트는 어디에서 얻을 수 있을까요? 흥미롭고 관련성이 높은 실제 데이터 집합이지만 Excel에서 검토하고 데스크톱에서 작업할 수 있을 만큼 충분히 작아야 합니다. 이 게시물에서는 머신러닝을 연습하는 데 사용할 수 있는 고품질의 머신러닝 데이터 세트를 살펴볼 것입니다. 이 데이터베이스를 UCI 머신러닝 저장소라고 하며 이를 사용하여 자율 학습 프로그램을 구성하고 머신러닝의 견고한 기반을 […]
개발자에서 머신러닝 실무자까지 14일 만에 이 미니 코스에서는 14 일 이내에 R을 사용하여 시작하고, 정확한 모델을 구축하고, 예측 모델링 머신러닝 프로젝트를 자신 있게 완료하는 방법을 알아볼 것입니다. 단계별 자습서와 모든 예제에 대한 R 소스 코드 파일을 포함한 새로운 책 Machine Learning Project with R로 프로젝트를 시작하십시오. 이제 시작해 보겠습니다. 이 미니 코스는 누구를 위한 것인가요? 시작하기 전에 올바른 위치에 있는지 […]
개발자에서 머신러닝 실무자까지 14일 만에 파이썬은 응용 머신러닝을 위해 가장 빠르게 성장하는 플랫폼 중 하나입니다. 이 미니 코스에서는 14일 안에 Python을 사용하여 예측 모델링 머신러닝 프로젝트를 시작하고, 정확한 모델을 구축하고, 자신 있게 예측 모델링 머신러닝 프로젝트를 완료하는 방법을 발견하게 될 것입니다. 단계별 자습서와 모든 예제에 대한 Python 소스 코드 파일을 포함하여 파이썬을 사용한 머신러닝 숙달이라는 새로운 책으로 프로젝트를 시작하십시오. 이제 시작해 […]
14일 안에 머신러닝 실무자 되기 머신러닝은 멋진 연구분야입니다. 하지만 실제로 자신이 가진 문제를 해결하기 위해 어떻게 사용할까요? 머신러닝을 위해 데이터를 가장 잘 준비하는 방법, 사용할 알고리즘 또는 특정 모델을 선택하는 방법에 대해 혼란스러울 수 있습니다. 이 게시물에서는 단일 수학 방정식이나 프로그래밍 코드 라인없이 Weka 플랫폼을 사용하여 응용 머신러닝에 대한 집중 훈련을 진행해 보겠습니다. 이 미니 코스를 완료 한 […]
평균 이상의 결과를 제공하는 예측 모델링 문제를통해 작업하기 위한 체계적인 프로세스 시간이 지남에 따라 응용 머신러닝 문제를 해결하기 위해 패턴이나 프로세스를 개발하여 우수한 결과를 신속하게 얻을 수 있습니다. 일단 개발되면 이후의 여러 프로젝트에서 이 프로세스를 반복해서 사용할 수 있습니다. 프로세스가 견고하고 잘 개발될수록 신뢰할 수 있는 결과를 더 빨리 얻을 수 있습니다. 이 게시물에서는 머신러닝 문제를 해결하기 위한 […]
머신러닝은 방대하며 학제간 연구 분야입니다. 머신러닝을 통해 멋진 결과를 얻고 매우 어려운 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있습니다. 그러나 이것은 종종 예측 모델링 또는 예측 분석이라고하는 광범위한 머신러닝 분야의 작은 부분에 불과합니다. 이 게시물에서는 머신러닝 실무자로서 최상의 서비스를 제공하기 위해 머신러닝에 대해 생각하는 방식을 변경하는 방법을 발견하게됩니다. 이 게시물을 읽은 후, 당신은 알게 될 것입니다 […]