머신러닝(ML)의 간략한 역사가 깔끔히 정리된 글이 있어 번역하여 공유합니다. 1946 – 2017 우리가 머신러닝(ML)에 깊이 관여하기 전에, 우리가 어디로 가고 있는지 알아보기 전에 우리가 어디에 있었는지 알아야합니다. 다른 역사와 다르지 않은 것처럼 보일지라도, 흥망성쇄으 기로 앞 시점에서 현재의 인기가 과장된 선전인지 아니면 거대한 패러다임의 변화인지를 우리가 직접 결정하게 될 것입니다. 위키피디아 머신러닝(ML)의 타임 라인은 베이즈의 정리의 […]
계속 읽기
보관물 | Data Architect 이 섹션의 RSS 피드
인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 학습 경로
6월 14, 2017 
1개의 댓글
머신러닝(ML), 인공지능(AI), Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 엔지니어인 Ivan Farkas 의 AI 학습 경로에 대한 좋은 안내 글(AI Learning Path, May 27, 2017)이 있어 공유합니다. 데이터 과학자, 머신러닝(ML), 인공지능 엔지니어라면 필수적으로 알아야할 개념과 추천 과정들이 쉽게 설명되고 정리가 잘 되어있어 번역해 보았습니다. 순서 머리말 인공지능(AI)을 사용하는 이유 인공지능(AI)으로 진입해야하는 이유 지금이어야 하는 이유 학습 전략 세 가지 […]
계속 읽기 Data Scientist 데이터 과학자 소개
6월 13, 2017 0개의 댓글
LinkedIn은 2017 년 최고의 기술 목록을 발표했습니다. 데이터 프리젠테이션이 처음으로 상위 10 위 안에 들었던 지난 해 이후, 통계 분석 및 데이터 마이닝 2개가 선정되었습니다. 이 두 가지 기술 범주는 2001 년 Purdue 대학교 통계학 교수 인 William S. Cleveland가 컴퓨터 과학 및 통계학의 합병을 주장했을 때 작성한 용어 인 데이터 과학의 제목 아래 기술 되어있었습니다. […]
계속 읽기 |
|
|
|
Project Research 
최신 댓글