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7년에 시도해야 할 2024가지 엔드투엔드 MLOps 플랫폼 – KDnuggets

빅 데이터
작성자의 이미지 MLOps용 도구가 너무 많다고 느낀 적이 있습니까? 실험 추적, 데이터 및 모델을 위한 도구가 있습니다.

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United Airlines가 비용 효율적인 광학 문자 인식 활성 학습 파이프라인을 구축한 방법 | 아마존 웹 서비스

AI
이 게시물에서는 United Airlines가 Amazon Machine Learning Solutions Lab과 협력하여 AWS에서 능동 학습 프레임워크를 구축하는 방법에 대해 논의합니다.

AI 트렌드가 데이터 과학에 미치는 영향 – DATAVERSITY

AI
AI의 편재성은 챗봇, 스마트 카메라, 스마트 콘텐츠 생성과 같은 일상 도구를 통해 점점 더 분명해지고 있지만, 더 적은 것의 광대한 우주가 있습니다.

적응형 AI가 비즈니스에 미치는 영향 – PrimaFelicitas

AI
적응형 AI: 정확히 무엇입니까?적응형 AI(자율 지능)는 독립적인 학습 방법을 사용하는 기존 자율 지능의 고급 반응형 버전입니다. 적응형...

데이터 분석을 위한 상위 10가지 AI 도구

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소개 비즈니스 데이터가 날이 갈수록 복잡해짐에 따라 이를 이해하기 위한 고급 방법이 필요합니다. 기존의 데이터 분석 방법은 데이터에 크게 의존했습니다.

AML의 약점 확보: 자동화된 머신 러닝으로 모델 평가 최적화(Karin Schreiber)

Fintech
트랜잭션 모니터링 모델을 수동으로 평가하는 것은 느리고 오류가 발생하기 쉬우며 실수로 인해 큰 벌금이 부과될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 은행은 점점 더 ...

AML의 약점을 보호하기 위해 자동화된 기계 학습으로 모델 평가 최적화: Karin Schreiber의 통찰력

제피넷
기계 학습 분야가 계속 성장하고 발전함에 따라 조직에서 모델 평가 프로세스를 최적화하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다....

데이터 과학자가 되기 위해 19년에 알아야 할 2023가지 기술

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Image by Author 시대가 변하고 있습니다. 2023년에 데이터 과학자가 되고 싶다면 추가해야 할 몇 가지 새로운 기술이 있습니다...

데이터 과학 워크플로우의 자동화

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기계 학습 솔루션은 이미 세상이 운영되는 방식의 상당 부분을 자동화했으며 현재 자체 비효율성을 찾고 있습니다....

2023년 보험에 기계 학습 및 AI 적용

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소개 출처: App Inventiv 다른 산업과 마찬가지로 2020년(COVID-19 대유행)은 보험 산업에 힘든 시기였습니다. 그러나 그때에도 단계는 ...

영향력 만들기: 비즈니스에서의 IoT 및 기계 학습(Amay Barange)

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둘이 하나보다 낫지 않나요? IoT와 기계 학습의 경우 의심할 여지 없이 사실입니다. 이 두 가지는 가장 인기 있고 ...

Python을 사용한 자동화된 기계 학습: 다양한 접근 방식 비교

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Image by pch.vector from Freepik 더 눈에 띄는 조직의 데이터가 증가함에 따라 사람들은 판매 패턴을 이해하는 것으로 나타났습니다...

인공 지능 만들기 101

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인공 지능을 만드는 방법? 인공 지능(AI)의 생성은 오랫동안 과학자, 엔지니어 및 혁신가의 꿈이었습니다. 진보와 함께...
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